Языковые моделиwkhaifor
PolicyLens-3B-FOMC LoRA v0.1
классификатор тональности заявлений FOMC
1 мин чтения
Это LoRA-адаптер для классификации английских предложений о денежно-кредитной политике по трём меткам: dovish, hawkish и neutral. Базовая модель — Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, адаптер весит 57.16 MiB в FP32. Автор — wkhaifor.
➕ Ключевые особенности
- ➕ LoRA rank 8, alpha 16; база заморожена, обучение — 1 эпоха на 1 360 английских предложениях из FOMC-корпуса Trillion Dollar Words.
- ➖ FP32 LoRA весит 57.16 MiB; отдельно доступна версия с объединёнными весами.
- 🟰 Сравниваются next-token logits трёх кандидатов A/B/C: dovish, hawkish, neutral;
label_probabilitiesнормированы внутри трёх вариантов и не откалиброваны. - ▶ Оценка на dev и confirmation, по 192 примера в каждом.
- 🔜 Запуск через
inference.py; для локальной базы можно передать--base-model.
🔤 Пример
pip install -r requirements.txt
python inference.py --hub huggingface --adapter . --sentence "Inflation remains elevated and policy may need to remain restrictive."Подробнее
Macro-F1: dev 48.00 → 63.83 (+15.83 pp), confirmation 45.79 → 63.86 (+18.06 pp).Accuracy: dev 57.81 → 65.10, confirmation 56.77 → 65.10.
Ограничения: оценка только на английских отдельных предложениях, вероятности не калиброваны.
Лицензии: адаптер и карточка — CC BY-NC 4.0, пример кода — Apache-2.0, база — Qwen Research License.
Комментарии