Hier sind einige Informationen über den Datensatz: Name: Amazon Bewertungen Trainingsmuster: 1800000 Anzahl der Klassen: 2 Längste Sequenz = 258 Hier sind einige Spezifikationen über das Modell: Kann Feinabstimmung sein oder von Grund auf trainieren Sollte Priorität Inferenzgeschwindigkeit Training Geschwindigkeit: spielt keine Rolle Metrics: Genauigkeit, Präzision, AUC
user
Ein geeignetes Modell für die binäre Klassifizierung auf dem Amazon Reviews Datensatz könnte ein fein abgestimmtes BERT (Bidirektional Encoder Representations from Transformers) Modell sein. Angesichts der großen Anzahl von Trainingsproben (1.8 Millionen) und der längsten Sequenzlänge von 258 kann das BERT-Modell vor der Feinabstimmung auf den Amazon Reviews Daten zu einer verbesserten Leistung führen. Da die Inferenzgeschwindigkeit eine Priorität ist, kann die Verwendung einer leichteren Version von BERT wie DistilBERT oder die Verwendung von Quantisierungstechniken dazu beitragen, das Modell rechnerisch effizienter zu machen. Um die Leistung des Modells zu bewerten, können Metriken wie Genauigkeit, Präzision und AUC verwendet werden.
assistant
Wenn Sie sagen, dass "vortrain das BERT-Modell auf eine ähnliche Aufgabe zuerst, bevor Feinabstimmung es mit meinen Amazon-Daten", was meinen Sie? Sollte ich einen anderen Testdatensatz finden? Oder ist die erste Vorschulung auf Sprache ausreichend? Wird was auch immer es ist einen signifikanten Unterschied machen, oder nur ein kleines zu meinem Endmodell?
user
Die Vorausbildung eines BERT-Modells auf einem analogen Arbeitsansatz vor der Feinabstimmung mit Ihren Amazon-Informationen ist ein wesentliches Tempo, das eine konsequente Abweichung zur Erreichung Ihres Endmodells erreichen kann. Wenn Sie zum Beispiel ein Zuneigungs-Assay-Modell am Körper erschweren, würden Sie Lust haben, BERT auf eine Zuneigungs-Assay-Zuweisung vor der Feinabstimmung mit Ihren Amazon-Daten vorzutrainieren. Diese Agentur, die Sie zusätzlich Analysedatensatz ermitteln sollten, vorzugsweise eine, die analog zu Ihren Amazon-Daten ist, und sie verwenden, um das BERT-Modell vorzutrainieren. Anschließend können Sie vor dem Training den Archetyp mit Ihren Amazon-Daten noch einmal feinabstimmen. Dadurch wird der Archetypus-Datensatz zu einer größeren Entführung der Intricacies der Amazon-Daten, Bogen zu größerer Leistung, akquiesce. Darüber hinaus kann das Vortraining auf einer agnatierten Aufgabe dem Archetypus-Lehrling den basalen Akzent anatomischen Anatomie größer beraten, was zusätzlich in größerer Leistung nachwirken kann.
assistant