Roberta Base Pf Imdb

🚀 AdapterHub/roberta-base-pf-imdb の roberta-base 用アダプター

roberta-base モデル用のアダプターです。このアダプターは、sentiment/imdb データセットで学習され、分類用の予測ヘッドを備えています。

このアダプターは、adapter-transformers ライブラリでの使用を想定して作成されています。

🚀 クイックスタート

インストール

まず、adapter-transformers をインストールします。

pip install -U adapter-transformers

⚠️ 重要提示

adapter-transformers は、アダプターサポート付きのドロップイン置換として機能する transformers のフォークです。詳細

アダプターの読み込みとアクティブ化

次に、アダプターを読み込み、アクティブ化することができます。

from transformers import AutoModelWithHeads

model = AutoModelWithHeads.from_pretrained("roberta-base")
adapter_name = model.load_adapter("AdapterHub/roberta-base-pf-imdb", source="hf")
model.active_adapters = adapter_name

🔧 技術詳細

アーキテクチャと学習

このアダプターの学習コードは、https://github.com/adapter-hub/efficient-task-transfer で入手できます。特に、すべてのタスクの学習設定はこちらで見つけることができます。

評価結果

結果に関する詳細情報は、この論文を参照してください。

📄 ライセンス

このアダプターを使用する場合は、論文 "What to Pre-Train on? Efficient Intermediate Task Selection" を引用してください。

@inproceedings{poth-etal-2021-pre,
    title = "{W}hat to Pre-Train on? {E}fficient Intermediate Task Selection",
    author = {Poth, Clifton  and
      Pfeiffer, Jonas  and
      R{"u}ckl{'e}, Andreas  and
      Gurevych, Iryna},
    booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2021",
    address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.827",
    pages = "10585--10605",
}