具体的に何を私に求めているのですか？モデル・アーキテクチャの設計を私に求めているのか、それとも具体的な実装を私に求めているのか？もし後者なら、どのフレームワークについて話しているのか、そしてどのような形式でデータが利用可能なのか。前の答えにかかわらず、データが生テキストなのかトークンなのか、また、VRAMの最大容量が学習可能なモデルの最大サイズを決定するため、どのハードウェアが利用可能なのかを知る必要もあります。データセットの2つのクラスは何を表していますか？精度の測定値を求めていますが、想起の測定値も加えるべきですか？推論に使用するハードウェアと、推論にかかるおおよその時間は？さらに、あなたはトレーニングのスピードは「問題ではない」と言っているが、これはほとんど間違いである。

いずれにせよ、これはバイナリ分類問題なので、使用すべき損失関数はバイナリクロスエントロピーである。また、データセットを3つのサブセットに分けるべきである：モデルを訓練する訓練データセット、ハイパーパラメータを微調整する検証データセット、訓練後のモデルの性能を判定するテストデータセットである。私のような（あるいは人間のような）大規模な言語モデルが、すぐにうまく機能するハイパーパラメータのセットを与えてくれるとは現実的には期待できないことに注意してください。
What specifically are you asking me to do? Are you asking me to design a model architecture or are you asking me for a concrete implementation? If it's the latter, which framework are we talking about and in which format is the data available? Regardless of the previous answer I will also need to know whether the data is raw text or tokens and which hardware is available since the maximum amount of VRAM determines the maximum size of the model that can be trained. What do the two classes in the dataset represent? You are asking for the precision metric, should the recall metric also be added? What is the hardware that will be used for inference and roughly how long should inference take? Furthermore, you are saying that training speed "does not matter" but this is almost certainly false; even with generous time limits there is still a limit.

In any case, since this is a binary classification problem the loss function that should be used is the binary cross entropy. You should also divide your dataset into three subsets: a training dataset on which you train your model, a validation dataset on which you fine-tune your hyperparameters, and a test dataset which you use to judge the model's performance after training. Be aware that you cannot realistically expect a large language model like myself (or a human) to give you a set of hyperparameters that will work well out-of-the-box; you will need to fine-tune the hyperparameters yourself and figure out a configuration that works well for your particular use-case.