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roberta-base-finetuned-semeval24

roberta-base-finetuned-semeval24

精细调优的roberta-base模型，提升语义理解精度

项目对FacebookAI的roberta-base模型进行精细调优，实现了在语义理解方面的提升，评估集中准确率达到0.8425，F1得分为0.8423。训练采用线性学习率调度和Adam优化器，共计5个周期，适用于对语义分析要求较高的任务，性能卓越且稳定。

开源项目roberta-base准确率训练超参数模型精调模型HuggingfaceGithubF1得分
Hugging Face

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1.074851.059683.07%83.04%
0.02052.0149701.170086.19%86.20%
0.02053.0224551.157787.04%87.04%
0.00414.0299401.488683.08%83.00%
0.00415.0374251.733284.25%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。

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