cricket-project-03オープンソースモデル - ファインチューニングに基づく優れたパフォーマンスを発揮し、評価精度は99.87%に達する

Cricket Project 03

rawsun00001によって開発

このモデルはmicrosoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたバージョンで、評価データセットで優れた性能を示し、精度は99.87%に達しました。

ダウンロード数 22

リリース時間 : 4/14/2025

モデル概要

DeBERTa-v3-baseアーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、テキスト分類タスクに適しています。具体的な用途については情報を追加する必要があります。

高精度

評価データセットで99.87%の精度を達成し、優れた性能を示しています。

DeBERTa-v3ベース

先進的なDeBERTa-v3-baseアーキテクチャを採用しており、強力なテキスト理解能力を備えています。

効率的なトレーニング

わずか4エポックのトレーニングで優れた性能に達し、トレーニング効率が高いです。

テキスト分類

自然言語理解

テキスト分析

感情分析

テキストの感情傾向を分析するために使用できます

高精度な感情分類

コンテンツ分類

テキスト内容を分類します

99.87%の分類精度

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率	適合率	再現率	F1値
0.0937	1.0	1158	0.0632	0.9901	0.9873	0.9955	0.9914
0.0287	2.0	2316	0.0328	0.9957	0.9955	0.9970	0.9962
0.0113	3.0	3474	0.0158	0.9983	1.0	0.9970	0.9985
0.0095	4.0	4632	0.0108	0.9987	0.9992	0.9985	0.9989

属性	詳細
モデルタイプ	このモデルはmicrosoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたものです。
トレーニングデータ	不明なデータセット