Albert Base V2 Sst2

🚀 sst2

本模型是 albert-base-v2 在GLUE SST2數據集上的微調版本。它能有效解決文本分類問題，在評估集上展現出了優秀的性能，具有較高的準確性。

🚀 快速開始

該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.3808
• 準確率：0.9232

✨ 主要特性

• 基於預訓練模型albert-base-v2進行微調，能快速適應GLUE SST2數據集的文本分類任務。
• 在評估集上有較高的準確率，達到了0.9232。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

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📚 詳細文檔

模型信息

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：1e-05
• 訓練批次大小：32
• 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：4.0

框架版本

• Transformers 4.9.0
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.10.2
• Tokenizers 0.10.3

🔧 技術細節

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📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。