README.md

metadata

library_name: transformers
datasets:
  - cardiffnlp/tweet_eval
language:
  - en
metrics:
  - f1
base_model:
  - TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
pipeline_tag: text-classification

Модель TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 дообученная на датасете cardiffnlp/tweet_eval, задача классификации сентимента твита, вывести одно из трех слов - negative, neutral, positive.

Дообучение

Модель дообучалась при помощи QLoRA.

• Ранг LoRA = 8
• QLoRA применялась ко всем весам attention, Q, K, V, O
• load_in_4bit=True
• bnb_4bit_quant_type="nf4"
• bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
• lora_alpha=4
• lora_dropout=0.0
• bias="none"
• task_type="CAUSAL_LM"
• num_train_epochs=1
• per_device_train_batch_size=32
• gradient_accumulation_steps=1
• warmup_steps=100
• group_by_length=True
• lr_scheduler_type="cosine"
• fp16=True
• learning_rate=2e-4
• weight_decay=1e-3

Метрика на валидации

F1=0.18