Albert Base V2 Sst2

🚀 sst2

本模型是 albert-base-v2 在GLUE SST2数据集上的微调版本。它能有效解决文本分类问题，在评估集上展现出了优秀的性能，具有较高的准确性。

🚀 快速开始

该模型在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.3808
• 准确率：0.9232

✨ 主要特性

• 基于预训练模型albert-base-v2进行微调，能快速适应GLUE SST2数据集的文本分类任务。
• 在评估集上有较高的准确率，达到了0.9232。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过此章节。

📚 详细文档

模型信息

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：1e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：4.0

框架版本

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

🔧 技术细节

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📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。