deberta-v3-base-injection
JasperLS
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de microsoft/deberta-v3-base en el dataset de promp-injection. Alcanzó los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.0673, Precisión: 0.9914
Como usar
A continuación se presentan los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
Resultados del entrenamiento:
Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy
No log
1.0
69
0.2353
0.9741
No log
2.0
138
0.0894
0.9741
No log
3.0
207
0.0673
0.9914
Versiones del framework:
Transformers 4.29.1
Pytorch 2.0.0+cu118
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado desde Trainer
- Puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Clasificación de texto precisa
- Aplicaciones de IA/ML que requieren alta precisión en la evaluación de texto