File size: 6,022 Bytes
8196e09
cd1a0c5
 
8196e09
 
 
3720901
 
cd1a0c5
 
 
8196e09
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6c4f080
8196e09
 
 
3720901
 
8196e09
3720901
8196e09
3720901
8196e09
3720901
 
8196e09
3720901
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8196e09
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3720901
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
---
language:
- ne
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
- summarization
- nepali
datasets:
- Someman/news_nepali
base_model: google/mt5-small
model-index:
- name: mt5-summarize-nepali
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# mt5-summarize-nepali

This model is a fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co/google/mt5-small) on [Someman/news_nepali](https://huggingface.co/datasets/Someman/news_nepali)
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.6748

## Usage
```python

>>> import torch

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Predict with test data (first 5 rows)
>>> model_ckpt = "GenzNepal/mt5-summarize-nepali"

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> t5_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)

>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_ckpt).to(device)


>>> text = "काठमाडौँ । हाल देशको पूर्वी तथा मध्य भू–भागमा मनसुनी प्रणालीको प्रभाव रहेको छ भने बाँकी भू–भागमा स्थानीय वायु र पश्चिमी वायुको आंशिक प्रभाव रहेको छ । यसका कारण हाल गण्डकी प्रदेशका थोरै स्थानमा र कर्णाली प्रदेशका एक–दुई स्थानमा मेघगर्जनरचट्याङसहित हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको जल तथा मौसम विज्ञान विभाग, मौसम पूर्वानुमान महाशाखाले जनाएको छ । \
महाशाखका मौमसविद् रोजल लामिछानेका अनुसार पछिल्लो तीन घन्टामा गण्डकी प्रदेशका थोरै स्थान, बागमती प्रदेशका एक–दुई स्थानमा हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको छ । काठमाडौँ उपत्यकासहित बागमती प्रदेशमा रातिको समयमा वर्षाको सम्भावना रहेको छ । यस्तै कोशी प्रदेश, मधेश प्रदेश र देशका पहाडी भू–भागमा बदली रहनुका साथै हल्का वर्षाको सम्भावना रहेको महाशाखाले उल्लेख गरेको छ । \
मौसमविद् लामिछानेले मनसुन प्रणाली क्रमिकरूपमा देशभर फैलिने क्रममा रहेको र यो देशभर विस्तार हुन अझै एक साता लाग्ने बताए । गत जेठ ३१ गते बुधबार नेपालको पूर्वी भेग भएर मनसुन प्रणाली भित्रिएको थियो । मनसुन सुस्तगतिमा रहेकाले देशको पश्चिम क्षेत्रमा फैलिन केही दिन लाग्ने जनाइएको छ ।"

>>> inputs = t5_tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=1024, padding= "max_length", truncation=True, add_special_tokens=True)

>>> generation = model.generate(
      input_ids = inputs['input_ids'].to(device),
      attention_mask=inputs['attention_mask'].to(device),
      num_beams=6,
      num_return_sequences=1,
      no_repeat_ngram_size=2,
      repetition_penalty=1.0,
      min_length=100,
      max_length=250,
      length_penalty=2.0,
      early_stopping=True
    )
    # # Convert id tokens to text

>>> output = t5_tokenizer.decode(generation[0], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)


>>> print(output)

"हाल देशको पूर्वी तथा मध्य भू–भागमा मनसुनी प्रणालीको प्रभाव रहेको छ । बाँकी भूभागहरूमा स्थानीय वायु र पश्चिमी वायुको आंशिक सङ्क्रमण छ। गत वैशाख ३१ गते बुधबार नेपालको भेग भएर मनसुन प्रणाली भित्रिएको थियो भने हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको जनाइएको छ भने मौसमविद् लामिछानेले उल्लेख गरेका छन् भने यो देशभर विस्तार हुन अझै एक साता लाग्नेछ।
"

```


## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0005
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 90
- num_epochs: 10

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.7762        | 2.72  | 2500 | 0.7255          |
| 0.6377        | 5.44  | 5000 | 0.6947          |
| 0.5674        | 8.15  | 7500 | 0.6748          |


### Framework versions

- Transformers 4.30.1
- Pytorch 2.0.0
- Datasets 2.1.0
- Tokenizers 0.13.3