# Model
---
## [KLUE MRC 대회](https://github.com/boostcampaitech3/level2-mrc-level2-nlp-09)에서 사용한 Reader SOTA모델을 사용하여 파인튜닝을 진행했습니다.
- 데이터셋 : 태깅 이후 구축한 데이터셋에서 전처리 및 Augmentation 적용
- [Huggingface : MRC Reader SOTA 모델](https://huggingface.co/Nonegom/roberta_finetune_twice)
- [Github Issue : MRC Redaer SOTA 모델 설명](https://github.com/boostcampaitech3/level2-mrc-level2-nlp-09/issues/38)


{}
transformers pytorch roberta question-answering endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #roberta #question-answering #endpoints_compatible #region-us 

# Model
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## KLUE MRC 대회에서 사용한 Reader SOTA모델을 사용하여 파인튜닝을 진행했습니다.
- 데이터셋 : 태깅 이후 구축한 데이터셋에서 전처리 및 Augmentation 적용
- Huggingface : MRC Reader SOTA 모델
- Github Issue : MRC Redaer SOTA 모델 설명


# Model
--- ## KLUE MRC 대회에서 사용한 Reader SOTA모델을 사용하여 파인튜닝을 진행했습니다.
- 데이터셋 : 태깅 이후 구축한 데이터셋에서 전처리 및 Augmentation 적용
- Huggingface : MRC Reader SOTA 모델
- Github Issue : MRC Redaer SOTA 모델 설명
TAGS
#transformers #pytorch #roberta #question-answering #endpoints_compatible #region-us 
 # Model
--- ## KLUE MRC 대회에서 사용한 Reader SOTA모델을 사용하여 파인튜닝을 진행했습니다.
- 데이터셋 : 태깅 이후 구축한 데이터셋에서 전처리 및 Augmentation 적용
- Huggingface : MRC Reader SOTA 모델
- Github Issue : MRC Redaer SOTA 모델 설명
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#transformers #pytorch #roberta #question-answering #endpoints_compatible #region-us 
# Model
---## KLUE MRC 대회에서 사용한 Reader SOTA모델을 사용하여 파인튜닝을 진행했습니다.
- 데이터셋 : 태깅 이후 구축한 데이터셋에서 전처리 및 Augmentation 적용
- Huggingface : MRC Reader SOTA 모델
- Github Issue : MRC Redaer SOTA 모델 설명