actividad10-tass

Modelo afinado para TASS en el taller de clasificación y NER.

Base: FacebookAI/xlm-roberta-large. Batch 16; 8.0 épocas; semilla 42.

Entrenamiento: 4081 ejemplos; validación: 721. LR inicial: 2e-05; warmup: 204 pasos; precisión: bf16.

Métricas de validación: {"eval_loss": 1.5265755653381348, "eval_precision_macro": 0.7111078294909134, "eval_recall_macro": 0.7124188078113621, "eval_f1_macro": 0.7115943896941695, "eval_predicted_classes": 3, "eval_runtime": 1.224, "eval_samples_per_second": 589.064, "eval_steps_per_second": 37.582, "epoch": 8.0}.

Métricas de prueba: [{"particion": "test_original", "n": 2443, "precision": 0.6722389254114951, "recall": 0.6753375687940636, "f1": 0.6733027317309267}, {"particion": "test_sin_repetidos", "n": 2440, "precision": 0.6722529382377095, "recall": 0.6752781339469096, "f1": 0.6732867876485255}].

Seleccioné el batch y el checkpoint por F1 de validación. Clasificación usa F1 macro y NER usa F1 micro de entidades con BIO estricto. El resultado depende del dominio, las etiquetas y el preentrenamiento del modelo. El resultado corresponde a una semilla y no demuestra un orden universal entre arquitecturas.