Distilbert Bert Summarization Cnn Dailymail

🚀 distilbert_bert_summarization_cnn_dailymail

該模型是在cnn_dailymail數據集上對進行微調後的版本，可用於相關的文本摘要等任務，為自然語言處理提供了有效的支持。

🚀 快速開始

暫未提供快速開始的相關內容，可根據模型特性和需求進行相應操作。

📚 詳細文檔

模型描述

目前暫無更多關於模型描述的信息。

預期用途與限制

目前暫無更多關於預期用途與限制的信息。

訓練和評估數據

目前暫無更多關於訓練和評估數據的信息。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：5e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身步數（lr_scheduler_warmup_steps）：2000
• 訓練輪數（num_epochs）：3.0
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

目前暫無訓練結果的相關信息。

框架版本

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