Bert Roberta Summarization Cnn Dailymail

🚀 bert_roberta_summarization_cnn_dailymail

该模型是在cnn_dailymail数据集上对 进行微调后的版本，可用于相关的文本摘要任务，为新闻等文本内容的总结提供支持。

🚀 快速开始

暂未提供快速开始相关内容。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：5e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：8
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999) 且 epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率调度器热身步数（lr_scheduler_warmup_steps）：2000
• 训练轮数（num_epochs）：3.0
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

暂未提供训练结果相关内容。

框架版本

• Transformers 4.12.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3