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@@ -103,7 +103,7 @@ X2[0, :, :] = x1['attention_mask']
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# モデルにトークンを入力し、最も確率が高い選択肢を抽出する
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results = model(torch.tensor(X1).to(torch.int64),torch.tensor(X2).to(torch.int64))
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| 106 |
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print(torch.argmax(results.logits))
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| 107 |
```
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| 108 |
# モデルの精度 accuracy of model
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| 109 |
eval_accuracy = 86.51 (日本語baseモデルとしては最高の精度)
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# モデルにトークンを入力し、最も確率が高い選択肢を抽出する
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| 105 |
results = model(torch.tensor(X1).to(torch.int64),torch.tensor(X2).to(torch.int64))
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| 106 |
+
print(torch.argmax(results.logits)+1)
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| 107 |
```
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| 108 |
# モデルの精度 accuracy of model
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| 109 |
eval_accuracy = 86.51 (日本語baseモデルとしては最高の精度)
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