Phayathaibert Thainer

🚀 phayathaibert - thainer

本模型是基於 clicknext/phayathaibert 在未知數據集上微調得到的版本。它在評估集上取得了以下成果：

• 損失值：0.1324
• 精確率：0.8432
• 召回率：0.8915
• F1值：0.8666
• 準確率：0.9735

🚀 快速開始

本模型是基於 clicknext/phayathaibert 在未知數據集上微調得到的版本。它在評估集上取得了以下成果：

• 損失值：0.1324
• 精確率：0.8432
• 召回率：0.8915
• F1值：0.8666
• 準確率：0.9735

✨ 主要特性

• 基礎模型：clicknext/phayathaibert
• 標籤：generated_from_trainer
• 評估指標：精確率、召回率、F1值、準確率
• 模型索引：phayathaibert - thainer
• 使用示例：提供了兩個文本示例用於測試
• 許可證：MIT
• 語言：泰語
• 庫名稱：transformers
• 任務類型：標記分類
• 數據集：pythainlp/thainer - corpus - v2

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e - 05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：10
• 混合精度訓練：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0 + cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

🔧 技術細節

文檔未提供足夠的技術實現細節（具體說明少於50字），故跳過。

📄 許可證

本模型使用的許可證為 MIT 許可證。