README.md

metadata

base_model: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: llama-2-7b-nsmc2
    results: []

llama-2-7b-nsmc2

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf on an nsmc dataset.

Model description

llama-2모델을 nsmc데이터에 대해 미세튜닝한 모델
영화 리뷰 데이터를 기반으로 사용자가 작성한 리뷰의 긍정 또는 부정을 파악한다.

Intended uses & limitations

Intended uses

사용자가 작성한 리뷰의 긍정 또는 부정 감정 분석을 제공함

Limitaions

영화 리뷰에 특화되어 있으며, 다른 유형에는 제한이 있을 수 있음
Colab T4 GPU에서 테스트 되었음

Training and evaluation data

Training data: nsmc 'train' data 중 상위 2000개의 샘플 Evaluation data: nsmc 'test' data 중 상위 1000개의 샘플

Training procedure

trainer.train() 2:02:05 소요
추론과정 GPU 메모리 5.7GB 사용
300 step마다 체크포인트 저장

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 with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
• training_steps: 2000
• mixed_precision_training: Native AMP

Training results

trainable params: 19988480 || all params: 3520401408 || trainable%: 0.5677897967708119

정확도

Llama2: 정확도 0.913

	Positive Prediction(PP)	Negative Prediction(NP)
True Positive (TP)	441	67
True Negative (TN)	20	472

Framework versions

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0