Albert Base V2 Mrpc

🚀 mrpc

本模型是在GLUE MRPC數據集上對albert-base-v2進行微調後的版本。它能夠解決文本分類問題，在GLUE MRPC數據集上有出色的表現，為相關自然語言處理任務提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

本模型是在GLUE MRPC數據集上對 albert-base-v2 進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.4171
• 準確率：0.8627
• F1值：0.9011
• 綜合得分：0.8819

✨ 主要特性

• 微調模型：基於 albert-base-v2 在GLUE MRPC數據集上進行微調。
• 評估指標優秀：在損失值、準確率、F1值和綜合得分上都有良好的表現。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：2e-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

📄 許可證

本模型遵循 Apache-2.0 許可證。