[데이콘] Natural Language Inference 주제의 대회

한국어 문장 관계 분류 경진대회

• Natural Language Inference Dataset 사용 (KLUE)

사용한 모델

• klue/bert-base

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("klue/bert-base")

• model.config 출력 결과

model.config
BertConfig {
  "_name_or_path": "klue/bert-base",
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "classifier_dropout": null,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "id2label": {
    "0": "LABEL_0",
    "1": "LABEL_1",
    "2": "LABEL_2"
  },
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "label2id": {
    "LABEL_0": 0,
    "LABEL_1": 1,
    "LABEL_2": 2
  },
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "pad_token_id": 0,
  "position_embedding_type": "absolute",
  "transformers_version": "4.16.1",
  "type_vocab_size": 2,
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 32000
}

데이콘 첫 번재 제출

• 학습 조건
  max_len = 128, epoch = 5
  -> max_len = 90, epoch = 4에서 멈춤

• 모델 학습 정도
  val_accuracy: 0.8263
  -> val_accuracy: 0.8239

• 결과
  6등으로 출발..! 🏃🏻‍♀️