flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

基于flan-t5-base的新闻摘要生成，专注内容理解与解析

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调，聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base，模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练，确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。

Github开源项目flan-t5-baseRougeHuggingfacefine-tuning训练超参数cnn_dailymail模型

Hugging Face

项目介绍: flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2是基于google/flan-t5-base模型的一个微调版本，特别是在cnn_dailymail数据集上进行微调。该项目的主要目的是在文本摘要领域进行有效应用。以下是对该项目的详细介绍。

模型描述

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2基于现有的flan-t5-base模型进行了进一步的调整和优化，以提升其在文本摘要任务中的表现。该模型被设计为在cnn_dailymail数据集上训练，并在评估集上取得了如下结果：

损失(Loss): 1.0254
Rouge1: 0.244
Rouge2: 0.111
Rougel: 0.2032
Rougelsum: 0.2292

这些指标是评价文本摘要质量的重要标准，具体来说，Rouge指标用于衡量模型生成的摘要与参考摘要之间的相似性。

目标用途与局限性

当前关于模型的详细用途和局限性的信息尚不完善。一般而言，该模型适用于文本摘要生成任务，但其在不同文本类型、长度等条件下的表现可能有所不同。对于在特定领域应用该模型，用户需要进行更多的实验和测试。

训练和评估数据

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型使用cnn_dailymail数据集进行训练，该数据集是一个广泛用于文本摘要训练的数据集。关于数据的使用方法、处理方式等详细信息目前暂无，用户需要根据实际需求进一步探索。

训练过程

该模型的训练使用了如下超参数：

学习率(learning_rate): 3e-05
训练批大小(train_batch_size): 4
验证批大小(eval_batch_size): 4
随机种子(seed): 42
优化器(optimizer): Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
学习率调度器(lr_scheduler_type): linear
训练轮次(num_epochs): 10

在训练过程中，不同轮次下的验证损失和Rouge指标如下表所示：

训练损失	轮次	步骤	验证损失	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum
3.0551	1.0	500	2.2941	0.2336	0.1092	0.1969	0.217
1.6422	2.0	1000	1.1665	0.2459	0.1088	0.1991	0.227
1.4067	3.0	1500	1.0762	0.2462	0.1089	0.1982	0.2296
1.2856	4.0	2000	1.0518	0.2448	0.1112	0.2036	0.2298
1.3478	5.0	2500	1.0393	0.2458	0.1125	0.2056	0.2303
1.2114	6.0	3000	1.0340	0.2497	0.1145	0.2084	0.2333
1.3311	7.0	3500	1.0298	0.2479	0.1143	0.207	0.233
1.3081	8.0	4000	1.0270	0.2448	0.1112	0.2035	0.2301
1.1794	9.0	4500	1.0258	0.2449	0.1112	0.2036	0.2301
1.2407	10.0	5000	1.0254	0.244	0.111	0.2032	0.2292

框架版本

该项目使用了以下框架和库版本：

PEFT: 0.8.2
Transformers: 4.37.0
Pytorch: 2.1.2
Datasets: 2.1.0
Tokenizers: 0.15.1

通过上述信息，我们可以看出flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2项目在文本摘要任务中展现出了不错的潜力，但基于模型的适用性和针对性，还有许多进一步工作的空间。

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