Bart Large Paraphrase Generator En De V2

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このモデルは、不明なデータセットを使用してゼロから学習されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、不明なデータセットを使用してゼロから学習されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供される予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供される予定です。

評価指標

{
    "eval_loss": 0.9200083613395691,
    "eval_score": 49.97448884411352,
    "eval_counts": [100712, 72963, 57055, 41578],
    "eval_totals": [133837, 130839, 127841, 124843],
    "eval_precisions": [75.24974409169363, 55.76548276889918, 44.6296571522438, 33.30423011302196],
    "eval_bp": 1.0,
    "eval_sys_len": 133837,
    "eval_ref_len": 130883,
    "eval_runtime": 138.6871,
    "eval_samples_per_second": 21.617,
    "eval_steps_per_second": 0.678
}

詳細情報は後日提供される予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• distributed_type: multi-GPU
• num_devices: 4
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 64
• total_eval_batch_size: 32
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 3.0

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.11.0a0+bfe5ad2
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0