BART 10K Summarization

🚀 BART-10K-Summarization

このモデルは、FacebookのBARTモデルをファインチューニングしたもので、金融10Kレポートのセクションを要約するために特化しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、FacebookのBARTモデルをファインチューニングして、金融10Kレポートのセクションを要約するために開発されました。

✨ 主な機能

モデルの説明

BART-10K-Summarizationは、詳細な財務レポートの簡潔な要約を作成するように設計されています。これにより、アナリストや利害関係者は、文書全体を解析することなく、重要な情報を迅速に把握することができます。

想定される用途と制限

このモデルは、10Kレポートのセクションを要約することで、金融アナリスト、投資家、規制機関を支援することを目的としています。ただし、非金融テキストや標準的な財務報告の範囲外の高度な技術文書では、性能が低下する可能性があります。

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

READMEにコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

学習と評価データ

このモデルは、10Kの財務レポートの精選データセットで学習されました。各レポートには、経験豊富な金融アナリストによる執行要約が付けられています。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは次のとおりです。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• 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 4.40.0
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Tokenizers 0.19.1

🔧 技術詳細

READMEに具体的な技術実装の詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

READMEにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されます。