V3 Large Mnli

🚀 DeBERTa-v3-large微調模型

本模型是 microsoft/deberta-v3-large 在GLUE MNLI數據集上的微調版本。它能有效解決自然語言推理任務中的多類別自然語言推理（MNLI）問題，在評估集上展現出了優秀的性能，為相關自然語言處理任務提供了強大的支持。

🚀 快速開始

本模型是在GLUE MNLI數據集上對 microsoft/deberta-v3-large 進行微調得到的。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.4103
• 準確率：0.9175

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：6e-06
• 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
• 學習率調度器熱身步數：50
• 訓練輪數：2.0

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.13.0.dev0
• Pytorch 1.10.0
• Datasets 1.15.2.dev0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。