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

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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