在上面的代码中,我们使用sentiment_analysis方法对一组句子进行情感分析。该方法返回每个句子的情感分数和对应的标签(如’Positive’、’Negative’等)。我们可以根据这些分数和标签来判断句子所表达的情感。除了上述示例之外,Llama 2还支持许多其他功能,例如词嵌入、文本生成等。更多详细信息和文档可以参考官方网站(https:/...
Fine-tune Llama 2 for sentiment analysiswww.kaggle.com/code/lucamassaron/fine-tune-llama-2-for-sentiment-analysis/notebook 1、未微调情况下原始模型的分类效果(整体准确率仅有10%); 图1 2、使用原始类别标签进行微调后,模型的预测效果; 这里我们发现6(“时政”标签)这个类,微调后的效果极差(准确率为...
最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。准备数据集 指令微调是一种常用技术，用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下:Below is an instruction that describes a sentiment analysis task...### Instruction:Analyze the following comment and classify the tone as...###...
最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。 准备数据集 指令微调是一种常用技术,用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下: Below is an instruction that describes a sentiment analysis task... ### Instruction: Analyze the following comment and classify the tone as.....
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最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。 准备数据集 指令微调是一种常用技术,用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Below is an instruction that describes a sentiment analysis task...### Instruction:Analyze th...
情感分析(Sentiment Analysis):分析给定文本的情感倾向(如正面、负面、中立)。 文本摘要(Text Summarization):将长文本压缩为简洁的摘要。 翻译(Translation):将文本从一种语言翻译成另一种语言。 通过命令行工具,用户可以指定不同的任务,并加载不同的模型来完成特定任务。
最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。 准备数据集 指令微调是一种常用技术,用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下: Below is an instruction that describes a sentiment analysis task... ### Instruction:
('sentiment-analysis', model='alpaca-2-chinese')# 对测试集进行预测predictions = classifier(test_texts)# 计算准确率correct_count = sum([1 for pred, true in zip(predictions, test_labels) if pred['label'] == true])accuracy = correct_count / len(test_labels)print(f'模型在测试集上的准确...
情感分析(Sentiment Analysis):分析给定文本的情感倾向(如正面、负面、中立)。 文本摘要(Text Summarization):将长文本压缩为简洁的摘要。 翻译(Translation):将文本从一种语言翻译成另一种语言。 通过命令行工具,用户可以指定不同的任务,并加载不同的模型来完成特定任务。