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distilbert-base-uncased-CoLA

DistilBERT模型在CoLA任务上的微调与应用

Huggingface模型机器学习数据集模型微调Github开源项目自然语言处理TextAttack

本项目展示了基于TextAttack框架的distilbert-base-uncased模型在CoLA（语言可接受性语料库）任务上的微调过程。模型经过5轮训练，批量大小为64，学习率为3e-05，最大序列长度为128。在第2轮训练后，模型在评估集上达到了82.36%的最佳准确率。该项目为研究者提供了一个在特定NLP任务上高效应用BERT变体模型的实例。

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