generated_from_trainer

<!-- 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. -->

t5-small-thaisum

This model is a fine-tuned version of t5-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Rouge1 Rouge2 Rougel Rougelsum Gen Len
No log 1.0 200 0.5551 0.0154 0.0112 0.0146 0.0148 18.8775
No log 2.0 400 0.5326 0.0461 0.0322 0.0453 0.0448 18.975
0.5806 3.0 600 0.5353 0.0297 0.0104 0.0285 0.0283 18.8225
0.5806 4.0 800 0.5345 0.0596 0.0396 0.0585 0.0589 18.5025
0.5104 5.0 1000 0.5230 0.0464 0.031 0.0458 0.0454 18.9075
0.5104 6.0 1200 0.5138 0.0269 0.0128 0.0255 0.0258 18.9075
0.5104 7.0 1400 0.5186 0.0389 0.0215 0.0379 0.0382 18.5075
0.472 8.0 1600 0.5213 0.0478 0.0266 0.0451 0.0454 18.6375
0.472 9.0 1800 0.5284 0.0608 0.0286 0.0586 0.0584 18.8225
0.4389 10.0 2000 0.5352 0.0494 0.0272 0.0477 0.0476 18.8925
0.4389 11.0 2200 0.5372 0.0957 0.0477 0.0947 0.0939 18.59
0.4389 12.0 2400 0.5380 0.0587 0.0303 0.0582 0.0582 18.3225
0.413 13.0 2600 0.5547 0.1026 0.0694 0.1018 0.1017 18.2725
0.413 14.0 2800 0.5374 0.0749 0.0368 0.0737 0.0736 18.555
0.3963 15.0 3000 0.5469 0.0736 0.0311 0.0729 0.073 18.5675
0.3963 16.0 3200 0.5541 0.0685 0.0351 0.0689 0.0687 18.6925
0.3963 17.0 3400 0.5654 0.116 0.0654 0.1148 0.1137 18.105
0.3711 18.0 3600 0.5666 0.0849 0.0389 0.0852 0.0847 18.6025
0.3711 19.0 3800 0.5739 0.1234 0.0618 0.1205 0.1195 18.5825
0.3572 20.0 4000 0.5605 0.1121 0.0522 0.1124 0.1112 18.405
0.3572 21.0 4200 0.5952 0.117 0.0508 0.1152 0.1146 18.4525
0.3572 22.0 4400 0.5673 0.0876 0.0385 0.0867 0.0866 18.6025
0.3367 23.0 4600 0.5772 0.0922 0.0319 0.093 0.0928 18.57
0.3367 24.0 4800 0.5908 0.1137 0.0495 0.1134 0.1136 18.0325
0.3238 25.0 5000 0.5958 0.1197 0.051 0.118 0.1176 18.285
0.3238 26.0 5200 0.5943 0.109 0.046 0.1064 0.1058 18.0575
0.3238 27.0 5400 0.6297 0.154 0.0621 0.1503 0.1489 18.06
0.3089 28.0 5600 0.6307 0.1306 0.0494 0.1302 0.13 18.2325
0.3089 29.0 5800 0.6342 0.1441 0.0606 0.1413 0.1415 17.5975
0.2965 30.0 6000 0.6426 0.156 0.0648 0.1492 0.1488 18.2425
0.2965 31.0 6200 0.6459 0.1533 0.0618 0.15 0.1501 17.9225
0.2965 32.0 6400 0.6498 0.1506 0.0582 0.1482 0.1476 18.2
0.283 33.0 6600 0.6566 0.1609 0.0659 0.1561 0.1555 18.0
0.283 34.0 6800 0.6616 0.1594 0.0611 0.156 0.1559 18.08
0.2757 35.0 7000 0.6814 0.1657 0.0712 0.1613 0.1615 18.01
0.2757 36.0 7200 0.6919 0.1415 0.06 0.1372 0.1374 18.285
0.2757 37.0 7400 0.6819 0.1262 0.0501 0.126 0.1265 18.2125
0.2598 38.0 7600 0.6896 0.1354 0.0616 0.1336 0.1341 17.8525
0.2598 39.0 7800 0.7094 0.1497 0.0706 0.1478 0.1483 18.0175
0.2508 40.0 8000 0.6995 0.1563 0.0668 0.1547 0.155 17.9175
0.2508 41.0 8200 0.7236 0.1544 0.065 0.1536 0.154 17.37
0.2508 42.0 8400 0.7196 0.1759 0.0708 0.1723 0.1723 18.1225
0.2408 43.0 8600 0.7376 0.1692 0.0675 0.1684 0.1694 17.6075
0.2408 44.0 8800 0.7399 0.1715 0.0709 0.1682 0.1697 17.475
0.235 45.0 9000 0.7446 0.1759 0.0733 0.1724 0.1725 17.875
0.235 46.0 9200 0.7317 0.1663 0.0763 0.1656 0.1662 17.7375
0.235 47.0 9400 0.7472 0.1719 0.0684 0.1682 0.1685 17.94
0.2224 48.0 9600 0.7423 0.1743 0.0774 0.1725 0.1722 17.88
0.2224 49.0 9800 0.7450 0.1623 0.0723 0.1613 0.1619 17.9675
0.219 50.0 10000 0.7754 0.1442 0.0613 0.1437 0.1436 17.86
0.219 51.0 10200 0.7788 0.1652 0.0762 0.1622 0.1622 17.415
0.219 52.0 10400 0.7741 0.1655 0.0677 0.162 0.1633 17.9625
0.209 53.0 10600 0.7954 0.1803 0.076 0.1782 0.1784 18.0875
0.209 54.0 10800 0.8134 0.1639 0.0758 0.1623 0.1621 17.6575
0.2037 55.0 11000 0.8207 0.1621 0.0665 0.1614 0.1617 17.595
0.2037 56.0 11200 0.8326 0.1549 0.0701 0.1549 0.1549 17.7675
0.2037 57.0 11400 0.8264 0.1801 0.0807 0.1781 0.1778 17.5775
0.1962 58.0 11600 0.8321 0.167 0.0734 0.1663 0.1658 17.7975
0.1962 59.0 11800 0.8283 0.171 0.0713 0.1681 0.1675 17.6725
0.1888 60.0 12000 0.8349 0.1657 0.0761 0.1641 0.1647 17.5625
0.1888 61.0 12200 0.8458 0.1818 0.0799 0.1811 0.18 17.79
0.1888 62.0 12400 0.8693 0.1979 0.0784 0.1943 0.1938 17.52
0.1832 63.0 12600 0.8598 0.1766 0.0812 0.1762 0.1754 17.87
0.1832 64.0 12800 0.8845 0.1694 0.073 0.1688 0.1682 17.5725
0.1785 65.0 13000 0.8745 0.1909 0.0747 0.1881 0.1881 17.51
0.1785 66.0 13200 0.8929 0.1812 0.0715 0.1808 0.1807 17.34
0.1785 67.0 13400 0.8821 0.1831 0.0713 0.1813 0.1813 17.4575
0.174 68.0 13600 0.8809 0.197 0.0771 0.1941 0.194 17.665
0.174 69.0 13800 0.8868 0.19 0.0749 0.1859 0.1858 17.6825
0.1697 70.0 14000 0.8952 0.1853 0.0759 0.1816 0.1815 17.44
0.1697 71.0 14200 0.9106 0.1878 0.0744 0.1834 0.1835 17.4675
0.1697 72.0 14400 0.9185 0.1883 0.0781 0.1856 0.1863 17.5475
0.1646 73.0 14600 0.9060 0.1809 0.0731 0.1776 0.178 17.5725
0.1646 74.0 14800 0.9225 0.1822 0.0707 0.1794 0.1798 17.255
0.163 75.0 15000 0.9178 0.1759 0.0659 0.1751 0.1755 17.5125
0.163 76.0 15200 0.9366 0.1923 0.0738 0.1883 0.1886 17.31
0.163 77.0 15400 0.9387 0.1884 0.0699 0.1852 0.1855 17.4875
0.1582 78.0 15600 0.9315 0.1869 0.0773 0.1831 0.1834 17.5775
0.1582 79.0 15800 0.9339 0.19 0.0738 0.1862 0.1877 17.6125
0.1537 80.0 16000 0.9501 0.192 0.0744 0.1894 0.1889 17.1625
0.1537 81.0 16200 0.9403 0.1874 0.074 0.1844 0.1845 17.5075
0.1537 82.0 16400 0.9448 0.1919 0.0771 0.1889 0.1893 17.615
0.1528 83.0 16600 0.9521 0.1924 0.0795 0.1902 0.1908 17.685
0.1528 84.0 16800 0.9518 0.1974 0.0844 0.1944 0.1956 17.61
0.1484 85.0 17000 0.9580 0.2139 0.0815 0.2105 0.2108 17.645
0.1484 86.0 17200 0.9626 0.1871 0.0719 0.1849 0.1846 17.5075
0.1484 87.0 17400 0.9746 0.1985 0.0795 0.1958 0.1957 17.47
0.144 88.0 17600 0.9726 0.1947 0.0771 0.1917 0.1913 17.4475
0.144 89.0 17800 0.9757 0.1986 0.0804 0.1954 0.1946 17.4775
0.1448 90.0 18000 0.9788 0.1989 0.0826 0.1961 0.1945 17.4775
0.1448 91.0 18200 0.9776 0.1881 0.0742 0.1855 0.1847 17.4275
0.1448 92.0 18400 0.9791 0.186 0.0698 0.183 0.1827 17.5
0.1417 93.0 18600 0.9812 0.1917 0.0746 0.1891 0.1884 17.53
0.1417 94.0 18800 0.9913 0.1937 0.0786 0.1912 0.1905 17.4125
0.1399 95.0 19000 0.9935 0.1942 0.0814 0.1917 0.1912 17.5425
0.1399 96.0 19200 0.9887 0.1909 0.0686 0.1882 0.1879 17.49
0.1399 97.0 19400 0.9899 0.1921 0.0745 0.1897 0.1888 17.4275
0.1399 98.0 19600 0.9910 0.1909 0.0747 0.1879 0.187 17.4225
0.1399 99.0 19800 0.9922 0.1889 0.0738 0.1864 0.186 17.445
0.1392 100.0 20000 0.9925 0.1865 0.0712 0.184 0.1834 17.465

Framework versions