[Question]: ernie-3.0 训练数据集和精度咨询

[tiandou-tangdou]

请提出你的问题

请问ernie-3.0-xbase-zh训练精度达到多少认为满足精度标准？应该使用什么作为标准？
另外如果想使用更大的数据集训练更长时间，我们想用wudao数据进行训练，这个有建议的方式吗，另外对应的训练精度有参照吗？

谢谢

我们训练结果：
train metrics：

eval metrics：

test metrics：

命令和配置如下：
python -m paddle.distributed.launch --devices=0,1,2,3 run_token_cls.py
--dataset msra_ner
--model_name_or_path ernie-3.0-xbase-zh
--output_dir ./checkpoint
--overwrite_output_dir True
--do_train
--config=configs/default.yml
--seed 10
--logging_steps 1
--device swai
--max_grad_norm 0
--fp16 True
--fp16_opt_level "O1"

[super-tian]

看你的任务类型，是生成任务还是分类还是别的任务，不同任务建议使用的指标不一样

[tiandou-tangdou]

看你的任务类型，是生成任务还是分类还是别的任务，不同任务建议使用的指标不一样

@super-tian 多谢
运行的是run_token_cls呢？
另外请问wudao 200G 数据是否能帮提供？

[super-tian]

前面没看到，run_token_cls指的是？
我好像没用用过这个接口，但是看描述是分类模型，recall，acc，f1都是很好的指标；
文本任务接触不多，未使用过该数据集