CornellDataScience / CornellDataScience/ProjectX-2021
Finetune BERT model
Aperta
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 1
- Fork
- 0
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
- Work with Edward to use optimal hyperparameters
- Create a histogram of token length to reduce memory usage
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Start by reviewing the repository's notebook-based BERT workflow and current tokenization and training setup. Coordinate with Edward on hyperparameter choices and produce a token-length histogram to guide memory reduction; done means the model is finetuned with selected settings and the token-length analysis is available.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100