🚀 deberta-v3-large__sst2__train-8-9

本模型是 microsoft/deberta-v3-large 在 None 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.6013
• 准确率：0.7210

🚀 快速开始

本模型是基于 microsoft/deberta-v3-large 进行微调的，可用于相关的自然语言处理任务。

📚 详细文档

模型描述

此模型为微调版本，但关于模型的更多详细信息待补充。

预期用途与限制

关于模型的预期用途和限制，更多详细信息待补充。

训练和评估数据

关于训练和评估数据的更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：2e - 05
• 训练批次大小：4
• 评估批次大小：4
• 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：50
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.2
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用 MIT 许可证。