essoj26参数
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essoj26参数
英文回答：
Parameter Description of essoj26:
1. task: The task type, such as QA, Summarization, Translation, etc.
2. task_id: The task ID, such as squad, summarization, convai2.
3. model_type: The model type, such as t5, bart, gpt2.
4. model_name: The name of the model.
5. tokenizer_name: The name of the tokenizer of the model.
6. learning_rate: The learning rate of the model.
7. train_batch_size: The batch size of the model training.
8. eval_batch_size: The batch size of the model evaluation.
9. num_train_epochs: The number of epochs of the model training.
10. max_seq_length: The maximum sequence length of the model input.
11. do_train: Whether to train the model.
12. do_eval: Whether to evaluate the model.
13. output_dir: The output directory of the model.
14. cache_dir: The cache directory of the model.
15. overwrite_output_dir: Whether to overwrite the output directory if it exists.
16. save_steps: The number of steps to save the model.
17. eval_steps: The number of steps to evaluate the model.
18. logging_steps: The number of steps to log the model training progress.
19. warmup_steps: The number of steps to warm up the model training.
20. fp16: Whether to use fp16 training.
21. fp16_backend: The fp16 backend.
22. gradient_accumulation_steps: The number of steps to accumulate the gradients.
23. seed: The random seed.
24. local_rank: The local rank of the model.
25. no_cuda: Whether to use CUDA.
26. device: The device to use for training.
中文回答：
ess oj26 参数说明：
1. task: 任务类型，如问答（QA）、摘要（Summarization）、翻译（Translation）等。
2. task_id: 任务 ID，如 squad、summarization、convai2。
3. model_type: 模型类型，如 t5、bart、gpt2。
4. model_name: 模型名称。
5. tokenizer_name: 模型的 tokenizer 名称。
6. learning_rate: 模型的学习率。
7. train_batch_size: 模型训练的批大小。
8. eval_batch_size: 模型评估的批大小。
9. num_train_epochs: 模型训练的 epoch 数。
10. max_seq_length: 模型输入的最大序列长度。
11. do_train: 是否训练模型。
12. do_eval: 是否评估模型。
13. output_dir: 模型的输出目录。
14. cache_dir: 模型的缓存目录。
15. overwrite_output_dir: 如果存在，是否覆盖输出目录。
16. save_steps: 保存模型的步数。
17. eval_steps: 评估模型的步数。
18. logging_steps: 记录模型训练进度的步数。
19. warmup_steps: 预热模型训练的步数。
20. fp16: 是否使用 fp16 训练。
21. fp16_backend: fp16 后端。
22. gradient_accumulation_steps: 累积梯度的步数。
23. seed: 随机种子。
24. local_rank: 模型的局部等级。
25. no_cuda: 是否使用 CUDA。
26. device: 用于训练的设备。