Ushbu model, HuggingFace-da RoBERTa transformatorini amalga oshirishga asoslangan. Bizning RoBERTa dasturimiz 12 ta diqqat boshi va 6 ta qatlamdan foydalanadi, natijada 72 ta aniq e'tibor mexanizmlari paydo bo'ladi. Biz har bir kirish satridagi tokenlarning 15 foizini niqoblaydigan RoBERTa-dan dastlabki tekshirish protsedurasini qabul qildik. Biz maksimal 52K tokenli lug'atdan va maksimal 512 ta ketma-ketlik uzunligidan foydalanganmiz. Biz 1M PubChem to'plamlarida 10 ta davr uchun o'qitdik. Loss funksiya 2.9 dan 0.33 gacha tushdi. Ushbu modelni sizga taqdim qilamiz.
1
2
3@misc {rifkat_davronov_2022,
4 author = { {Adilova Fatima,Rifkat Davronov, Samariddin Kushmuratov, Ruzmat Safarov} },
5 title = { pubchem_1M (Revision 89e2ba6) },
6 year = 2022,
7 url = { https://huggingface.co/rifkat/pubchem_1M },
8 doi = { 10.57967/hf/0177 },
9 publisher = { Hugging Face }
10}
11
