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| language: |
| - ko |
| license: artistic-2.0 |
| tags: |
| - generated_from_trainer |
| datasets: |
| - jsonl_dataset_sum.py |
| metrics: |
| - rouge |
| widget: |
| - text: 'summarization-num_lines-1: 현대자동차는 18일(현지 시간) 이탈리아 레이크 코모에서 개최된 ''현대 리유니온'' |
| 행사에서 ''포니 쿠페 콘셉트'' 복원 모델을 세계에 첫 공개했습니다. 이 프로젝트는 현대차의 창업자인 정주영 선대 회장의 수출보국(輸出報國) |
| 정신과 포니 쿠페를 통한 글로벌 브랜드 정립에 대한 끊임없는 열정과 도전 정신을 재조명하기 위한 것입니다. 현대차에 따르면, 이번 현대 리유니온 |
| 행사는 회사의 역사를 다시 돌아보며 변하지 않는 미래 지향적인 비전과 방향성을 공유하는 브랜드 유산 행사입니다.' |
| example_title: sample 1 |
| base_model: KETI-AIR/long-ke-t5-base |
| model-index: |
| - name: summarization_all |
| results: |
| - task: |
| type: summarization |
| name: Summarization |
| dataset: |
| name: jsonl_dataset_sum.py |
| type: jsonl_dataset_sum.py |
| config: 'null' |
| split: None |
| metrics: |
| - type: rouge |
| value: 21.7197 |
| name: Rouge1 |
| --- |
| |
| <!-- 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. --> |
|
|
| # summarization_all |
| |
| 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. |
| It achieves the following results on the evaluation set: |
| - Loss: 1.0758 |
| - Rouge1: 21.7197 |
| - Rouge2: 10.1392 |
| - Rougel: 21.1499 |
| - Rougelsum: 21.173 |
| - Gen Len: 87.4589 |
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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 |
| |
| More information needed |
| |
| ## Training procedure |
| |
| ### Training hyperparameters |
| |
| The following hyperparameters were used during training: |
| - learning_rate: 0.001 |
| - train_batch_size: 1 |
| - eval_batch_size: 1 |
| - seed: 42 |
| - distributed_type: multi-GPU |
| - num_devices: 8 |
| - total_train_batch_size: 8 |
| - total_eval_batch_size: 8 |
| - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
| - lr_scheduler_type: linear |
| - num_epochs: 3.0 |
| |
| ### Training results |
| |
| | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | Gen Len | |
| |:-------------:|:-----:|:------:|:---------------:|:-------:|:-------:|:-------:|:---------:|:-------:| |
| | 1.2171 | 1.0 | 184670 | 1.2070 | 20.611 | 9.2868 | 20.0833 | 20.1095 | 87.4065 | |
| | 1.0916 | 2.0 | 369340 | 1.1190 | 21.3264 | 9.8656 | 20.7683 | 20.8005 | 88.0284 | |
| | 0.9823 | 3.0 | 554010 | 1.0758 | 21.7197 | 10.1392 | 21.1499 | 21.173 | 87.4589 | |
| |
| |
| ### Framework versions |
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| - Transformers 4.25.1 |
| - Pytorch 1.12.0 |
| - Datasets 2.8.0 |
| - Tokenizers 0.13.2 |
