DistilBART_CNN_GNAD_V2

这个模型是 Einmalumdiewelt/DistilBART_CNN_GNAD_V2 的一个经过微调的版本，训练于一个未知的数据集。它在评估集上取得了以下结果：

• Loss（损失）: 2.7281
• Rouge1（Rouge-1）: 27.7253
• Rouge2（Rouge-2）: 8.4647
• Rougel（Rouge-L）: 18.2059
• Rougelsum（Rouge-S）: 23.238
• Gen Len（生成文本长度）: 91.6827

模型描述

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预期用途和限制

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训练和评估数据

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训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• learning_rate（学习率）: 5e-05
• train_batch_size（训练批次大小）: 8
• eval_batch_size（评估批次大小）: 8
• seed（随机种子）: 42
• optimizer（优化器）: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type（学习率调度器类型）: linear
• num_epochs（训练轮数）: 10.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.22.0.dev0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1