lora-midm-nsmc
This model is a fine-tuned version of
KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1 on an nsmc dataset.
Model description
KT-midm model을 nsmc데이터를 활용하여 미세튜닝한 모델
영화 리뷰 데이터를 기반으로 사용자가 작성한 리뷰의 긍정 또는 부정을 파악한다.
Intended uses & limitations
Intended uses
사용자가 작성한 리뷰의 긍정 또는 부정 감정 분석을 제공함
Limitaions
영화 리뷰에 특화되어 있으며, 다른 유형에는 제한이 있을 수 있음
Colab T4 GPU에서 테스트 되었음
Training and evaluation data
Training data: nsmc 'train' data 중 상위 2000개의 샘플
Evaluation data: nsmc 'test' data 중 상위 1000개의 샘플
Training procedure
Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0001
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 2
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
- training_steps: 300
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
image/pngTrainOutput(global_step=300, training_loss=1.1105608495076498,
metrics={'train_runtime': 929.3252, 'train_samples_per_second': 0.646,
'train_steps_per_second': 0.323, 'total_flos': 9315508499251200.0,
'train_loss': 1.1105608495076498, 'epoch': 0.3})
정확도
Midm: 정확도 0.89
| Positive Prediction(PP) | Negative Prediction(NP) |
|---|
| True Positive (TP) | 474 | 34 |
| True Negative (TN) | 76 | 416 |
Framework versions
- Transformers 4.35.2
- Pytorch 2.1.0+cu118
- Datasets 2.15.0
- Tokenizers 0.15.0
