ludandaye/Multidimensional-Image-Analysis-LLM

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

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

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模型由Ludandaye团队训练，基于GPT-2架构优化