Bert Roberta Summarization Cnn Dailymail

🚀 bert_roberta_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任務，為新聞等文本內容的總結提供支持。

🚀 快速開始

暫未提供快速開始相關內容。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

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) 且 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）：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

暫未提供訓練結果相關內容。

框架版本

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