Я выполняю задачу классификации текста с помощью BERT. Я в основном использую run_classifier.py . Этот код использует train.tsv и dev.tsv (с метками) для точной настройки BERT и test.tsv (без меток) для прогнозирования. Однако мне нужно использовать разбиения train-dev-test для обучения модели (набор поездов), вычисления гиперпараметров и функции потерь (набор dev) и оценки производительности (набор тестов). Как и в случае регулярных сплит-тестов, все они содержат метки. У меня также есть четвертый набор данных без маркировки, на котором можно сделать прогноз. Знаете ли вы о каком-либо хранилище, которое реализует BERT с 4 режимами (train-dev-test-предсказание)?