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利用IMDB电影评论数据集微调的GPT-2模型

学习率开源项目Adam优化器训练超参数模型Huggingface数据集Githubgpt2-imdb

该项目基于IMDB数据集对GPT-2模型进行微调，以增强情感分析的准确性。训练中采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率设置为5e-05。框架使用了Transformers 4.26.1、Pytorch 1.13.1和Datasets 2.9.0等技术，以有效提高深度学习训练。这款模型通过微调，提升了对电影评论数据集的处理能力，从而在情感分类任务中表现更加出色。

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gpt2-xl - OpenAI开发的15亿参数GPT-2 XL语言模型
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
GPT-2 XL是OpenAI开发的大规模transformer语言模型，拥有15亿参数。该模型在大规模英语语料库上预训练，可用于文本生成、写作辅助和创意写作等多种任务。尽管具有强大的语言理解能力，但GPT-2 XL也存在潜在偏见和误用风险。研究人员可利用它探索大型语言模型的行为、能力和局限性。
openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
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bge-99GPT-v1 - 提升句子相似度分析和特征提取效果的创新模型
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tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调
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该项目基于PEFT框架，通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调，实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法
roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类
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该模型基于roberta-base，利用go_emotions数据集训练而成，可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能，还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是，某些情感标签如'gratitude'表现优异，F1值超过0.9，而'relief'等标签表现欠佳，可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值，模型的整体F1分数可提升至0.541，显示出进一步改进的潜力。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。
norbert2_sentiment_test1 - 挪威评论情感分析：基于Norwegian Review Corpus的精确模型
GithubHuggingfacesentiment analysis开源项目情感分析挪威语模型模型训练评价指标
该模型旨在分析挪威语评论情感，利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发，基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感，准确率达83.57%。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
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本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型，提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例，包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新，提供实用的指导与教程。
DeepMoji - 情感分析模型，基于12亿推文训练，支持迁移学习与多情感预测
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DeepMoji是一个情感分析模型，基于12亿推文数据训练，可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型，兼容Python 2.7和Keras框架，适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现，用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
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