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适配器 AdapterHub/roberta-base-pf-imdb 用于 roberta-base

这是一个为 roberta-base 模型训练的适配器，基于 sentiment/imdb 数据集，并包含用于分类的预测头。

此适配器专为与 adapter-transformers 库配合使用而创建。

使用方法

首先，安装 adapter-transformers：

pip install -U adapter-transformers

注意：adapter-transformers 是 transformers 的一个分支，可作为支持适配器的直接替代品。更多信息

现在，可以按以下方式加载并激活适配器：

from transformers import AutoModelWithHeads

model = AutoModelWithHeads.from_pretrained("roberta-base")
adapter_name = model.load_adapter("AdapterHub/roberta-base-pf-imdb", source="hf")
model.active_adapters = adapter_name

架构与训练

此适配器的训练代码可在 https://github.com/adapter-hub/efficient-task-transfer 获取。 特别是，所有任务的训练配置可在此处找到。

评估结果

有关结果的更多信息，请参阅论文。

引用

如果您使用此适配器，请引用我们的论文 "What to Pre-Train on? Efficient Intermediate Task Selection":

@inproceedings{poth-etal-2021-pre,
    title = "{W}hat to Pre-Train on? {E}fficient Intermediate Task Selection",
    author = {Poth, Clifton  and
      Pfeiffer, Jonas  and
      R{"u}ckl{'e}, Andreas  and
      Gurevych, Iryna},
    booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2021",
    address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.827",
    pages = "10585--10605",
}