| # Multidimensional Image Analysis LLM | |
| ## 模型信息 | |
| 这是一个基于GPT-2的多维图像分析大语言模型，专门用于手写数字识别任务。 | |
| ### 性能表现 | |
| - **验证集准确率**: 100% (1.0) | |
| - **测试集准确率**: 100% (1.0) | |
| - **架构**: GPT2WithCLSHead | |
| - **训练策略**: 注意力池化 (Attention Pooling) | |
| ### 技术规格 | |
| - **词汇表大小**: 516 | |
| - **嵌入维度**: 384 | |
| - **层数**: 6 | |
| - **注意力头数**: 8 | |
| - **最大序列长度**: 1024 | |
| - **分类类别数**: 10 (数字0-9) | |
| ### 训练详情 | |
| - **最佳轮次**: 10 | |
| - **批次大小**: 16 | |
| - **学习率**: 3e-5 | |
| - **优化器**: AdamW | |
| - **损失函数**: CrossEntropyLoss | |
| ### 使用方法 | |
| ```python | |
| from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer | |
| # 加载模型 | |
| model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ludandaye/Multidimensional-Image-Analysis-LLM") | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") | |
| # 进行预测 | |
| inputs = tokenizer("your input text", return_tensors="pt") | |
| outputs = model(**inputs) | |
| predictions = outputs.logits.argmax(-1) | |
| ``` | |
| ### 训练历史 | |
| 这个模型是V7版本的最终成果，在2025年8月30日达到了完美的100%准确率。模型使用了改进的注意力池化策略和优化的训练流程，成功实现了手写数字识别的完美分类。 | |
| ### 许可证 | |
| Apache License 2.0 | |
| --- | |
| *模型由Ludandaye团队训练，基于GPT-2架构优化* | |