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Roberta Base CoLA
モデル概要
このモデルはGLUEデータセットで5エポックの微調整を行い、主にテキスト分類タスクに使用され、交差エントロピー損失関数を用いてトレーニングされます。
モデル特徴
効率的な微調整
わずか5エポックで高い正解率を達成できます。
最適化トレーニング
学習率2e-05とバッチサイズ32を用いて最適化トレーニングを行います。
シーケンス処理
最大128の長さのシーケンス処理をサポートします。
モデル能力
テキスト分類
自然言語理解
使用事例
テキスト分析
感情分析
テキストの感情傾向を分類します。
トピック分類
テキストを事前定義されたトピックカテゴリに分類します。
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