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[Private 2nd] 4 Model Ensemble (Hard voting)
코드 파일: https://github.com/sungcoook/dacon-context
실행환경
- OS: Ubuntu 22.04
- Python: 3.11
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti
- CPU: AMD Ryzen 5 2600
- RAM: 32GB
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Colab A100
여러 방식으로 다양한 실험을 진행했지만, LLM 모델들을 파인튜닝한 뒤 예측 결과를 앙상블(보팅)하는 방식이 가장 높은 성능을 보였습니다.
다소 단순한 방식으로 점수를 내서 아쉬움이 남는 것 같습니다.
전체 코드파일은 깃허브에 올려놨습니다.
감사합니다 :)
저도 NAJUNGHWAN님 코드 보고 많이 배웠습니다. ㅎㅎ
프롬프트 실험도 여러가지 시도 해봤지만 베이스라인에서 주어진 간단한 프롬프트의 성능이 가장 좋았습니다.
감사합니다:)
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코드 잘 봤습니다. simple prompt와 r값 조정이 중요했군요. 많이 배워갑니다.