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tags: |
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- generated_from_trainer |
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datasets: |
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- jsonl_dataset_sum.py |
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metrics: |
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- rouge |
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widget: |
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- text: 'summarization-num_lines-1: 현대자동차는 18일(현지 시간) 이탈리아 레이크 코모에서 개최된 ''현대 리유니온'' |
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행사에서 ''포니 쿠페 콘셉트'' 복원 모델을 세계에 첫 공개했습니다. 이 프로젝트는 현대차의 창업자인 정주영 선대 회장의 수출보국(輸出報國) |
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정신과 포니 쿠페를 통한 글로벌 브랜드 정립에 대한 끊임없는 열정과 도전 정신을 재조명하기 위한 것입니다. 현대차에 따르면, 이번 현대 리유니온 |
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행사는 회사의 역사를 다시 돌아보며 변하지 않는 미래 지향적인 비전과 방향성을 공유하는 브랜드 유산 행사입니다.' |
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example_title: sample 1 |
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base_model: KETI-AIR/long-ke-t5-base |
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model-index: |
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- name: summarization_all |
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results: |
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- task: |
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type: summarization |
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name: Summarization |
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dataset: |
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name: jsonl_dataset_sum.py |
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type: jsonl_dataset_sum.py |
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config: 'null' |
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split: None |
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metrics: |
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- type: rouge |
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value: 21.9857 |
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name: Rouge1 |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# summarization_all |
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This model is a fine-tuned version of [KETI-AIR/long-ke-t5-base](https://huggingface.co/KETI-AIR/long-ke-t5-base) on the jsonl_dataset_sum.py dataset. |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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- Loss: 1.1442 |
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- Rouge1: 21.9857 |
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- Rouge2: 10.2876 |
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- Rougel: 21.4026 |
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- Rougelsum: 21.4278 |
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- Gen Len: 86.2560 |
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## Model description |
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More information needed |
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## Intended uses & limitations |
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More information needed |
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## Training and evaluation data |
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More information needed |
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## Training procedure |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 0.001 |
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- train_batch_size: 1 |
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- eval_batch_size: 1 |
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- seed: 42 |
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- distributed_type: multi-GPU |
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- num_devices: 8 |
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- total_train_batch_size: 8 |
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- total_eval_batch_size: 8 |
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: linear |
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- num_epochs: 10.0 |
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### Training results |
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| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | Gen Len | |
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|:-------------:|:-----:|:-------:|:---------------:|:-------:|:-------:|:-------:|:---------:|:-------:| |
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| 1.2503 | 1.0 | 184670 | 1.2439 | 20.2525 | 9.1467 | 19.7454 | 19.771 | 87.1766 | |
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| 1.1629 | 2.0 | 369340 | 1.1773 | 21.0068 | 9.6691 | 20.4565 | 20.4888 | 89.6074 | |
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| 1.1087 | 3.0 | 554010 | 1.1431 | 21.0216 | 9.6545 | 20.489 | 20.5108 | 85.5895 | |
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| 1.056 | 4.0 | 738680 | 1.1247 | 21.6776 | 10.1424 | 21.09 | 21.1168 | 89.6576 | |
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| 1.0199 | 5.0 | 923350 | 1.1179 | 21.6563 | 10.0965 | 21.0814 | 21.1056 | 89.2454 | |
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| 0.9652 | 6.0 | 1108020 | 1.1122 | 21.6209 | 10.0725 | 21.0623 | 21.0864 | 86.7079 | |
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| 0.92 | 7.0 | 1292690 | 1.1136 | 21.9396 | 10.2734 | 21.3465 | 21.3745 | 86.5547 | |
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| 0.8804 | 8.0 | 1477360 | 1.1228 | 21.8457 | 10.1858 | 21.2552 | 21.278 | 87.6413 | |
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| 0.8447 | 9.0 | 1662030 | 1.1327 | 21.92 | 10.2635 | 21.3415 | 21.3633 | 86.4453 | |
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| 0.7678 | 10.0 | 1846700 | 1.1442 | 21.9857 | 10.2876 | 21.4026 | 21.4278 | 86.2560 | |
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### Framework versions |
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- Transformers 4.25.1 |
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- Pytorch 1.12.0 |
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- Datasets 2.8.0 |
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- Tokenizers 0.13.2 |
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