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metadata

library_name: peft
base_model: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

Model Description

• NSMC 데이터에 대해 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 미세튜닝
• 영화 리뷰 텍스트를 프롬프트에 포함하여 모델에 입력하면 '긍정' 또는 '부정'이라고 예측 텍스트를 직접 생성
• NSMC의 train 스플릿 상위 2,000개 이상의 샘플을 학습에 사용
• test 스플릿 상위 1,000개의 샘플만 측정

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_beta1=0.9, adam_beta2=0.999, adam_epsilon=1e-08,
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
• training_args.logging_steps: 100
• training_args.max_steps : 1600
• trainable params: 19,988,480 || all params: 6,758,404,096 || trainable%: 0.2957573965106688

Training Results

TrainOutput(global_step=1600, training_loss=0.7892872190475464, metrics={'train_runtime': 5825.2445, 'train_samples_per_second': 0.549, 'train_steps_per_second': 0.275, 'total_flos': 6.51493254365184e+16, 'train_loss': 0.7892872190475464, 'epoch': 1.6})

Accuracy

Llama2: 정확도 0.52

	TP	TN
PP	192	168
PN	317	324

정확도를 향상시키기 위해 여러 차례 노력을 해보았지만 반복해서 오류가 발생하였습니다.

Model Card Authors

cxoijve