Bart Large Cnn Finetuned Pubmed

🚀 bart-large-cnn-finetuned-pubmed

該模型是基於 facebook/bart-large-cnn 在 pub_med_summarization_dataset 數據集上進行微調後的版本。它能夠有效解決文本摘要生成的問題，在評估集上取得了較好的成績，為醫學文本摘要任務提供了有力的支持。

🚀 快速開始

此模型是 facebook/bart-large-cnn 在 pub_med_summarization_dataset 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：1.8416
• Rouge1：40.4866
• Rouge2：16.7472
• Rougel：24.9831
• Rougelsum：36.4002
• 生成長度：142.0

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e - 05
• 訓練批次大小：2
• 評估批次大小：2
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：5
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0 + cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。