CornellDataScience / CornellDataScience/ProjectX-2021
Finetune BERT model
- 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