Bart Base Multi News

🚀 bart-base-multi-news

このモデルは、multi_newsデータセットでfacebook/bart-baseをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 2.4147
• Rouge1: 26.31
• Rouge2: 9.6
• Rougel: 20.87
• Rougelsum: 21.54

🚀 クイックスタート

このモデルは、テキスト要約に使用されます。要約タスクでより良い性能を発揮するには、追加のトレーニングが必要です。

✨ 主な機能

• テキスト要約機能を提供します。
• 特定のデータセットでファインチューニングされているため、要約タスクに特化しています。

📚 ドキュメント

トレーニングと評価データ

トレーニングデータは、multi-newsトレーニングデータセットから10000サンプル、評価データはmulti-news評価データセットから500サンプル使用されました。

トレーニング手順

トレーニング手順では、transformersライブラリのSeq2SeqTrainerクラスが使用されました。

トレーニングハイパーパラメータ

ハイパーパラメータは、transformersライブラリのSeq2SeqTrainingArgumentsクラスに渡されました。トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率: 5.6e-05
• トレーニングバッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラタイプ: 線形
• エポック数: 1

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.30.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。