xml-roberta-large-finetuned-ner

Este es modelo resultado de un finetuning de FacebookAI/xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english sobre el conll2002 dataset. Los siguientes son los resultados sobre el conjunto de evaluación:

Loss: 0.1364
Precision: 0.8806
Recall: 0.8897
F1: 0.8851
Accuracy: 0.9806

Model description

Este es el modelo más grande de roberta FacebookAI/xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english- Este modelo fue ajustado usando el framework Kaggle [https://www.kaggle.com/settings]. Para realizar el preentrenamiento del modelo se tuvo que crear un directorio temporal en Kaggle con el fin de almacenar de manera temoporal el modelo que pesa alrededor de 35 Gz.

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
0.0743	1.0	2081	0.1131	0.8385	0.8587	0.8485	0.9771
0.049	2.0	4162	0.1429	0.8492	0.8564	0.8528	0.9756
0.031	3.0	6243	0.1298	0.8758	0.8817	0.8787	0.9800
0.0185	4.0	8324	0.1279	0.8827	0.8890	0.8859	0.9808
0.0125	5.0	10405	0.1364	0.8806	0.8897	0.8851	0.9806

Framework versions

Transformers 4.41.1
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

raulgdp
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