--- 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](https://huggingface.co./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 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652384150f935fa8fd6c6779/nRxqdG8_ogIWIIY2eDYeW.png) ### 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