CornellDataScience / CornellDataScience/ProjectX-2021

Finetune BERT model

Abierto
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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1
Forks
0
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

- Work with Edward to use optimal hyperparameters
- Create a histogram of token length to reduce memory usage

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Línea de trabajo

Comienza revisando el flujo de trabajo de BERT basado en notebooks del repositorio y la configuración actual de tokenización y entrenamiento. Coordínate con Edward sobre las decisiones de hiperparámetros y produce un histograma de la longitud de los tokens para orientar la reducción de memoria; se considera hecho cuando el modelo está ajustado con los parámetros seleccionados y el análisis de la longitud de los tokens está disponible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
jupyter-notebook
Área
machine-learning
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
25/100

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