--- tags: - generated_from_trainer metrics: - rouge model-index: - name: vietnamese_mt5_summary_model_2 results: [] datasets: - TrongNghiaCS/vietnews_clean language: - vi pipeline_tag: summarization widget: - text: "Phương án chuyển một số quỹ nhà tái định cư chưa sử dụng thành nhà ở xã hội từng được cơ quan chức năng tính đến nhưng vẫn gặp nhiều khó khăn khi triển khai. Tham gia tư vấn một trường hợp cụ thể, tôi mới cảm nhận rõ đây thực sự là bài toán khó từ nhiều khía cạnh: điều chỉnh thủ tục pháp lý, thiết kế và cả trở ngại từ phía địa phương.Thủ tục pháp lý là nút thắt đầu tiên khi chuyển đổi công năng nhà tái định cư bỏ hoang sang nhà ở xã hội. Xuất phát điểm của hai loại dự án này khác nhau nên thủ tục pháp lý, tiêu chuẩn thiết kế cũng khác biệt. Khi chuyển đổi công năng, cơ quan chức năng phải điều chỉnh lại gần như toàn bộ thủ tục pháp lý dự án." example_title: "Example 1" - text: "Trẻ cuối cấp sẽ ráo riết ôn thi. Con gái người bạn tôi - được mẹ định hướng thi vào trường THPT hàng đầu ở thủ đô - đã bắt đầu từ tuần này lịch học sáu buổi mỗi tuần. Có hôm, cháu học cả ngày, trưa chỉ kịp ghé hàng quán, hoặc ăn vội bát mỳ ở nhà. Các buổi tối, cháu sẽ tập trung ôn lại kiến thức trong lớp học thêm. Bạn tôi nói, nếu không vào guồng như vậy, cháu sẽ không cạnh tranh nổi với tỷ lệ chọi mười em lấy một.Học sinh không thuộc các lớp cuối cấp cũng học hè để biết trước kiến thức mới, mà theo nhiều phụ huynh, là nhằm tạo đà, giúp con chạy nhanh hơn các bạn khi vào năm học chính thức. Số trẻ còn lại, không nhất thiết lao theo cuộc đua kiến thức và thành tích, thì cần một chỗ để ký gửi vì không có ai trông trong những ngày hè." example_title: "Example 2" - text: "Vài tuần trước khi cháu thi vào lớp 10 - kỳ thi khốc liệt nhất trong cuộc đời đa số bạn trẻ ở Hà Nội, mẹ con lại nói chuyện. Tôi nói, 10 năm trước mắt có thể là 10 năm quan trọng nhất cuộc đời con. Vào trường nào, đại học ngành gì, công việc đầu tiên ở đâu, và rất có thể là mối tình thứ nhất, rồi kết hôn và sinh con. Tất cả đều có thể diễn ra trong khoảng thời gian 15 đến 25 tuổi. Và những quyết định trong thời gian này, nhất là quyết định về nghề nghiệp, gần như sẽ ảnh hưởng tới toàn bộ quãng đời còn lại." example_title: "Example 3" - text: "Giữa năm ngoái, Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội ra hướng dẫn: lao động bị nợ bảo hiểm xã hội sẽ được giải quyết theo hướng đóng đến đâu hưởng đến đó, tức thời gian nợ được khoanh lại. Người lao động có thể tham gia bảo hiểm xã hội theo hình thức tự nguyện cho các tháng còn thiếu để được nhận lương hưu. Tuy nhiên, không phải ai cũng chấp nhận cách này. Vì số tiền một cục bỏ ra để đóng là khá lớn, trong khi lương hưu hàng tháng nhận được có thể chỉ hơn một triệu đồng, do không được nâng lên bằng lương cơ sở (1,8 triệu đồng) như người có cả quá trình tham gia bắt buộc. Hội bạn già của cô còn nói gở: đóng xong, xui rủi ra đường xe tông hoặc ốm đau, trời gọi sớm, thì coi như lỗ. Tuổi già lắm bệnh như chuối chín cây." example_title: "Example 4" --- # vietnamese_mt5_summary_model_2 This model was trained from scratch on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 1.4813 - Rouge1: 57.2618 - Rouge2: 23.5562 - Rougel: 35.4717 - Rougelsum: 37.1259 ## Model description More information needed ## Intended uses & limitations More information needed ## Training and evaluation data More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.001 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 3000 - num_epochs: 10 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:-------:|:-------:|:---------:| | 1.5757 | 1.0 | 313 | 1.4225 | 57.3823 | 23.8437 | 35.6288 | 37.1079 | | 1.5452 | 2.0 | 626 | 1.4219 | 56.809 | 23.4657 | 35.0977 | 36.7606 | | 1.5074 | 3.0 | 939 | 1.4122 | 55.9095 | 23.0128 | 35.0274 | 36.4447 | | 1.4701 | 4.0 | 1252 | 1.4256 | 56.621 | 23.1876 | 35.1323 | 36.5518 | | 1.431 | 5.0 | 1565 | 1.4381 | 57.2067 | 23.6087 | 35.1239 | 36.7421 | | 1.3929 | 6.0 | 1878 | 1.4338 | 57.1248 | 23.9446 | 35.3666 | 36.9974 | | 1.3558 | 7.0 | 2191 | 1.4727 | 57.0482 | 23.1001 | 34.8187 | 36.1817 | | 1.3197 | 8.0 | 2504 | 1.4928 | 56.0409 | 23.1702 | 35.4414 | 36.858 | | 1.2861 | 9.0 | 2817 | 1.4917 | 57.1416 | 23.7555 | 35.5747 | 36.9418 | | 1.2367 | 10.0 | 3130 | 1.4813 | 57.2618 | 23.5562 | 35.4717 | 37.1259 | ### Framework versions - Transformers 4.41.2 - Pytorch 2.3.1+cu121 - Datasets 2.19.2 - Tokenizers 0.19.1