safetensors generated_from_trainer base_model:meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf region:us
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base_model: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: lora-llama-2-7b-food-order-understanding
  results: []
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# 실험내용과 테스트 데이터에 대한 분류 결과 리포트

주문 문장에 의해 학습된 llama 2 를 nsmc (영화 리뷰 데이터셋) train dataset 3000개로 학습을 시켰다. 처음에는 2000개를 학습시켰으나 정확도가 예상한 것 만큼 나오지 않아 1000개를 더 학습시켰더니 약 10%의 정확도가 올라갔다. 그리고 1000개의 test dataset으로 테스트를 해보았다.
정확도는 82.40 % 가 나왔으며 표는 밑 사진으로 확인할 수 있다. 이 실험은 다른 데이터 셋과 다른 요구로 학습되어있던 LLM을 새 데이터 셋과 새 요구로 미세튜닝 하였을 때 정확도가 얼만큼 나오는지를 보여주는 것이다.

# 표

![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6523d751ab14165941297c07/lqtQt5D_Mx6mvUxICblEC.jpeg)

# lora-llama-2-7b-food-order-understanding

This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf) on an unknown dataset.

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0001
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 2
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
- num_epochs: 1
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results



### Framework versions

- Transformers 4.35.2
- Pytorch 2.1.0+cu118
- Datasets 2.15.0
- Tokenizers 0.15.0
