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-KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1 를 주문 문장 이해에 미세 튜닝
+llama-2-7b-chat-hf 를 주문 문장 이해에 미세 튜닝
 -> 영화 리뷰에 관한 평가(데이터셋 : nsmc 사용)를 긍정 부정으로 분류(실제, 예측 비교)
 
 
@@ -6,24 +6,26 @@ KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1 를 주문 문장 이해에 미세 튜닝
 
 @ **모델 평가 결과**
 
-정확도 : 0.909
+정확도 : 0.866
 
-정밀도 : 0.9408
+정밀도 : 0.874
 
-재현율 : 0.8759
+재현율 : 0.8602
 
-F1 점수 : 0.907
+F1 점수 : 0.8670
 
 Result Matrix
 
   |  | TP | TN |
 |----------|----------|----------|
-| PP | 445 | 28 |
-| PN | 63 | 464 |
+| PP | 437 | 63 |
+| PN | 71 | 429 |
 
 
 
 @ **결과 분석**
 
-대부분 예측 결과와 실제 분류와 비슷하게 ( 정확도 0.909 ) 나타났다.
-그 중에서 실제 정답은 긍정이지만 부정으로 예측하는 수(63)가 실제 부정인데 예측 긍정(28)으로 판단하는 경우보다 더 많았다.
+정확도는 0.866으로 나타났다.
+
+그 중에서 실제 정답은 긍정이지만 부정으로 예측하는 수(71)가 실제 부정인데 예측 긍정(63)으로 판단하는 경우보다 더 많았다.
+