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。
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:
目前关于此模型的描述尚不完整,仍需更多信息来补充。
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。
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。
训练过程中使用了一些关键的超参数:
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% |
该模型在以下软件框架和工具的支持下进行训练:
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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