Fb Bart Large Finetuned Trade The Event Finance Summarizer

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このモデルは、未知のデータセットを使用してゼロから学習されました。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.5103
• Rouge1: 57.6289
• Rouge2: 53.0421
• Rougel: 56.54
• Rougelsum: 56.5636

🚀 クイックスタート

このモデルは、金融関連の文章を要約するために微調整された fb-bart-large モデルです。未知のデータセットで学習され、特定の評価指標で良好な結果を示しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、fb-bart-large をベースに金融分野の要約タスク向けに微調整されています。ただし、具体的なデータセットや学習方法の詳細については、追加情報が必要です。

想定される用途と制限

このモデルは金融関連の文章の要約に使用することを想定しています。ただし、具体的な使用シナリオや制限事項については、追加情報が必要です。

学習と評価データ

このモデルの学習と評価に使用されたデータセットに関する詳細情報は、追加情報が必要です。

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以下の通りです。

• 学習率: 5.6e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 乱数シード: 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: 線形
• エポック数: 8

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0