t5-large-finetuned-xsum
This model is a fine-tuned version of google-t5/t5-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: nan
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: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 100
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|---|---|---|---|
| No log | 1.0 | 41 | nan |
| No log | 2.0 | 82 | nan |
| No log | 3.0 | 123 | nan |
| No log | 4.0 | 164 | nan |
| No log | 5.0 | 205 | nan |
| No log | 6.0 | 246 | nan |
| No log | 7.0 | 287 | nan |
| No log | 8.0 | 328 | nan |
| No log | 9.0 | 369 | nan |
| No log | 10.0 | 410 | nan |
| No log | 11.0 | 451 | nan |
| No log | 12.0 | 492 | nan |
| 0.0 | 13.0 | 533 | nan |
| 0.0 | 14.0 | 574 | nan |
| 0.0 | 15.0 | 615 | nan |
| 0.0 | 16.0 | 656 | nan |
| 0.0 | 17.0 | 697 | nan |
| 0.0 | 18.0 | 738 | nan |
| 0.0 | 19.0 | 779 | nan |
| 0.0 | 20.0 | 820 | nan |
| 0.0 | 21.0 | 861 | nan |
| 0.0 | 22.0 | 902 | nan |
| 0.0 | 23.0 | 943 | nan |
| 0.0 | 24.0 | 984 | nan |
| 0.0 | 25.0 | 1025 | nan |
| 0.0 | 26.0 | 1066 | nan |
| 0.0 | 27.0 | 1107 | nan |
| 0.0 | 28.0 | 1148 | nan |
| 0.0 | 29.0 | 1189 | nan |
| 0.0 | 30.0 | 1230 | nan |
| 0.0 | 31.0 | 1271 | nan |
| 0.0 | 32.0 | 1312 | nan |
| 0.0 | 33.0 | 1353 | nan |
| 0.0 | 34.0 | 1394 | nan |
| 0.0 | 35.0 | 1435 | nan |
| 0.0 | 36.0 | 1476 | nan |
| 0.0 | 37.0 | 1517 | nan |
| 0.0 | 38.0 | 1558 | nan |
| 0.0 | 39.0 | 1599 | nan |
| 0.0 | 40.0 | 1640 | nan |
| 0.0 | 41.0 | 1681 | nan |
| 0.0 | 42.0 | 1722 | nan |
| 0.0 | 43.0 | 1763 | nan |
| 0.0 | 44.0 | 1804 | nan |
| 0.0 | 45.0 | 1845 | nan |
| 0.0 | 46.0 | 1886 | nan |
| 0.0 | 47.0 | 1927 | nan |
| 0.0 | 48.0 | 1968 | nan |
| 0.0 | 49.0 | 2009 | nan |
| 0.0 | 50.0 | 2050 | nan |
| 0.0 | 51.0 | 2091 | nan |
| 0.0 | 52.0 | 2132 | nan |
| 0.0 | 53.0 | 2173 | nan |
| 0.0 | 54.0 | 2214 | nan |
| 0.0 | 55.0 | 2255 | nan |
| 0.0 | 56.0 | 2296 | nan |
| 0.0 | 57.0 | 2337 | nan |
| 0.0 | 58.0 | 2378 | nan |
| 0.0 | 59.0 | 2419 | nan |
| 0.0 | 60.0 | 2460 | nan |
| 0.0 | 61.0 | 2501 | nan |
| 0.0 | 62.0 | 2542 | nan |
| 0.0 | 63.0 | 2583 | nan |
| 0.0 | 64.0 | 2624 | nan |
| 0.0 | 65.0 | 2665 | nan |
| 0.0 | 66.0 | 2706 | nan |
| 0.0 | 67.0 | 2747 | nan |
| 0.0 | 68.0 | 2788 | nan |
| 0.0 | 69.0 | 2829 | nan |
| 0.0 | 70.0 | 2870 | nan |
| 0.0 | 71.0 | 2911 | nan |
| 0.0 | 72.0 | 2952 | nan |
| 0.0 | 73.0 | 2993 | nan |
| 0.0 | 74.0 | 3034 | nan |
| 0.0 | 75.0 | 3075 | nan |
| 0.0 | 76.0 | 3116 | nan |
| 0.0 | 77.0 | 3157 | nan |
| 0.0 | 78.0 | 3198 | nan |
| 0.0 | 79.0 | 3239 | nan |
| 0.0 | 80.0 | 3280 | nan |
| 0.0 | 81.0 | 3321 | nan |
| 0.0 | 82.0 | 3362 | nan |
| 0.0 | 83.0 | 3403 | nan |
| 0.0 | 84.0 | 3444 | nan |
| 0.0 | 85.0 | 3485 | nan |
| 0.0 | 86.0 | 3526 | nan |
| 0.0 | 87.0 | 3567 | nan |
| 0.0 | 88.0 | 3608 | nan |
| 0.0 | 89.0 | 3649 | nan |
| 0.0 | 90.0 | 3690 | nan |
| 0.0 | 91.0 | 3731 | nan |
| 0.0 | 92.0 | 3772 | nan |
| 0.0 | 93.0 | 3813 | nan |
| 0.0 | 94.0 | 3854 | nan |
| 0.0 | 95.0 | 3895 | nan |
| 0.0 | 96.0 | 3936 | nan |
| 0.0 | 97.0 | 3977 | nan |
| 0.0 | 98.0 | 4018 | nan |
| 0.0 | 99.0 | 4059 | nan |
| 0.0 | 100.0 | 4100 | nan |
Framework versions
- Transformers 4.49.0
- Pytorch 2.6.0+cu118
- Datasets 3.3.1
- Tokenizers 0.21.0