Huggingface项目简介：roberta-base-finetuned-semeval24
roberta-base-finetuned-semeval24 是一个经过精调的模型，原始模型是 FacebookAI/roberta-base。这个模型并没有提及使用了具体的数据集，但通过评估可以获得以下结果：
- 损失值（Loss）：1.7332
- 准确率（Accuracy）：84.25%
- F1 值：84.23%
模型描述
目前关于此模型的描述尚不完整，仍需更多信息来补充。
预期用途和限制
此部分信息尚未提供，但通常可以用于文本分类或自然语言处理任务。
训练和评估数据
目前尚无关于训练和评估数据的详细信息，但完整的数据使用情况有助于理解模型的适用场景。
训练过程
训练过程中使用了一些关键的超参数：
- 学习率（learning_rate）：2e-05
- 训练批量大小（train_batch_size）：16
- 评估批量大小（eval_batch_size）：16
- 随机种子（seed）：42
- 优化器（optimizer）：Adam，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
- 学习率调度类型（lr_scheduler_type）：线性（linear）
- 训练轮数（num_epochs）：5
训练结果
在不同的训练阶段，模型的性能表现如下：
| 训练损失 | 轮次 | 步骤数 | 验证损失 | 准确率 | F1 值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未记录 | 1.0 | 7485 | 1.0596 | 83.07% | 83.04% |
| 0.0205 | 2.0 | 14970 | 1.1700 | 86.19% | 86.20% |
| 0.0205 | 3.0 | 22455 | 1.1577 | 87.04% | 87.04% |
| 0.0041 | 4.0 | 29940 | 1.4886 | 83.08% | 83.00% |
| 0.0041 | 5.0 | 37425 | 1.7332 | 84.25% | 84.23% |
使用的框架和版本
该模型在以下软件框架和工具的支持下进行训练：
- Transformers 版本：4.40.1
- Pytorch 版本：2.3.0+cu121
- Datasets 版本：2.19.0
- Tokenizers 版本：0.19.1
总体来说，roberta-base-finetuned-semeval24 是一个强大且经过精细调优的自然语言处理模型，尽管其完整应用场景尚需进一步补充说明，但其现有性能指标已显示出较强的文本处理能力。
