Holmeister commited on
Commit
f62a09c
1 Parent(s): 438b12a

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Files changed (6) hide show
  1. README.md +72 -0
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  3. model.safetensors +3 -0
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1
+ ---
2
+ license: apache-2.0
3
+ base_model: google/mt5-large
4
+ tags:
5
+ - generated_from_trainer
6
+ metrics:
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+ - accuracy
8
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9
+ - recall
10
+ - f1
11
+ model-index:
12
+ - name: mt5_emotion_single
13
+ results: []
14
+ ---
15
+
16
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
17
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
18
+
19
+ # mt5_emotion_single
20
+
21
+ This model is a fine-tuned version of [google/mt5-large](https://huggingface.co/google/mt5-large) on an unknown dataset.
22
+ It achieves the following results on the evaluation set:
23
+ - Loss: 0.6681
24
+ - Accuracy: 0.805
25
+ - Precision: 0.8255
26
+ - Recall: 0.805
27
+ - F1: 0.7872
28
+
29
+ ## Model description
30
+
31
+ More information needed
32
+
33
+ ## Intended uses & limitations
34
+
35
+ More information needed
36
+
37
+ ## Training and evaluation data
38
+
39
+ More information needed
40
+
41
+ ## Training procedure
42
+
43
+ ### Training hyperparameters
44
+
45
+ The following hyperparameters were used during training:
46
+ - learning_rate: 5e-05
47
+ - train_batch_size: 8
48
+ - eval_batch_size: 8
49
+ - seed: 42
50
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
51
+ - lr_scheduler_type: linear
52
+ - num_epochs: 10
53
+
54
+ ### Training results
55
+
56
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy | Precision | Recall | F1 |
57
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:---------:|:------:|:------:|
58
+ | No log | 0.4 | 50 | 1.6075 | 0.205 | 0.2154 | 0.205 | 0.0906 |
59
+ | No log | 0.8 | 100 | 1.5035 | 0.385 | 0.2074 | 0.385 | 0.2506 |
60
+ | 1.5333 | 1.2 | 150 | 1.4960 | 0.44 | 0.4163 | 0.44 | 0.3830 |
61
+ | 1.5333 | 1.6 | 200 | 0.8993 | 0.73 | 0.7853 | 0.73 | 0.7005 |
62
+ | 0.7703 | 2.0 | 250 | 1.2461 | 0.63 | 0.6412 | 0.63 | 0.5691 |
63
+ | 0.7703 | 2.4 | 300 | 1.4746 | 0.58 | 0.5874 | 0.58 | 0.5419 |
64
+ | 0.7703 | 2.8 | 350 | 1.4532 | 0.605 | 0.6832 | 0.605 | 0.5636 |
65
+
66
+
67
+ ### Framework versions
68
+
69
+ - Transformers 4.38.2
70
+ - Pytorch 2.2.1+cu121
71
+ - Datasets 2.18.0
72
+ - Tokenizers 0.15.2
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,49 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "google/mt5-large",
3
+ "architectures": [
4
+ "T5ForClassification"
5
+ ],
6
+ "classifier_dropout": 0.0,
7
+ "d_ff": 2816,
8
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10
+ "decoder_start_token_id": 0,
11
+ "dense_act_fn": "gelu_new",
12
+ "dropout_prob": 0.1,
13
+ "dropout_rate": 0.1,
14
+ "eos_token_id": 1,
15
+ "feed_forward_proj": "gated-gelu",
16
+ "id2label": {
17
+ "0": "LABEL_0",
18
+ "1": "LABEL_1",
19
+ "2": "LABEL_2",
20
+ "3": "LABEL_3",
21
+ "4": "LABEL_4"
22
+ },
23
+ "initializer_factor": 1.0,
24
+ "is_encoder_decoder": true,
25
+ "is_gated_act": true,
26
+ "label2id": {
27
+ "LABEL_0": 0,
28
+ "LABEL_1": 1,
29
+ "LABEL_2": 2,
30
+ "LABEL_3": 3,
31
+ "LABEL_4": 4
32
+ },
33
+ "layer_norm_epsilon": 1e-06,
34
+ "model_type": "t5",
35
+ "num_decoder_layers": 24,
36
+ "num_heads": 16,
37
+ "num_layers": 24,
38
+ "output_past": true,
39
+ "pad_token_id": 0,
40
+ "problem_type": "single_label_classification",
41
+ "relative_attention_max_distance": 128,
42
+ "relative_attention_num_buckets": 32,
43
+ "tie_word_embeddings": false,
44
+ "tokenizer_class": "T5Tokenizer",
45
+ "torch_dtype": "float32",
46
+ "transformers_version": "4.38.2",
47
+ "use_cache": true,
48
+ "vocab_size": 250112
49
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+ oid sha256:0c2cb80a0ce4442f9f05b6ded6fc8a56e821d3f46613687ee197ec7cf666bb8f
3
+ size 2257835932
predictions.csv ADDED
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1
+ Prediction,Label
2
+ 1,1
3
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4
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5
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50
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51
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+ 1,1
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60
+ 0,0
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+ 1,1
63
+ 1,1
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+ 1,1
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+ 1,1
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+ 0,0
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