BART_large_CNN_GNAD

这个模型是在一个未知的数据集上对 Einmalumdiewelt/BART_large_CNN_GNAD 进行微调得到的。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失：2.9761
• Rouge1：27.0918
• Rouge2：7.9818
• Rougel：17.7781
• Rougelsum：22.6727
• 生成长度：96.0567

模型描述

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使用目的和限制

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训练和评估数据

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训练过程

训练超参数

训练时使用了以下超参数：

• learning_rate：5e-05
• train_batch_size：8
• eval_batch_size：8
• seed：42
• optimizer：Adam，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type：linear
• num_epochs：10.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.22.0.dev0
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1