T5 Base 10K Summarization

🚀 T5-Base-10K-Summarization

このモデルは、GoogleのT5-Baseモデルを金融10Kレポートのセクションを要約するために微調整したバージョンです。金融データやトレンドを迅速に把握するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、GoogleのT5-Baseモデルを金融10Kレポートのセクションを要約するために微調整したバージョンです。

✨ 主な機能

• T5-Base-10K-Summarizationは、長い10Kレポートを簡潔な要約に凝縮するように最適化されており、金融データとトレンドを迅速に把握することができます。

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

金融アナリストや規制当局が10Kレポートから迅速な洞察を得るのに最適です。非金融文書や非公式なテキストの要約には適さない場合があります。

学習と評価データ

様々な業界の10Kレポートの多様なコレクションを使用して学習され、要約用にアノテーションが付けられているため、幅広い適用性と精度が保証されています。

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
• 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