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-512

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 0.5586 0.0115 0.0033 0.0115 0.0115 19.0
No log 2.0 400 0.5452 0.0231 0.0062 0.0231 0.0234 18.9825
0.5769 3.0 600 0.5324 0.0423 0.0205 0.0414 0.0416 18.7475
0.5769 4.0 800 0.5295 0.0224 0.0058 0.0221 0.0228 18.915
0.472 5.0 1000 0.5546 0.098 0.0451 0.0966 0.0986 18.94
0.472 6.0 1200 0.5497 0.0473 0.0141 0.047 0.0484 18.68
0.472 7.0 1400 0.5467 0.081 0.0362 0.0799 0.0802 18.9725
0.4121 8.0 1600 0.5658 0.1309 0.0562 0.1282 0.1286 18.6925
0.4121 9.0 1800 0.5641 0.1282 0.0549 0.1278 0.1284 18.48
0.3662 10.0 2000 0.5760 0.1537 0.0821 0.1525 0.1536 18.615
0.3662 11.0 2200 0.6014 0.175 0.0735 0.1723 0.1732 18.3675
0.3662 12.0 2400 0.6181 0.1643 0.0699 0.1637 0.165 18.3275
0.3231 13.0 2600 0.6355 0.1349 0.0526 0.1331 0.1342 18.6325
0.3231 14.0 2800 0.6370 0.1656 0.083 0.1621 0.1637 17.5725
0.2906 15.0 3000 0.6326 0.173 0.0756 0.1708 0.1729 17.925
0.2906 16.0 3200 0.6877 0.1719 0.0722 0.1675 0.1687 18.0375
0.2906 17.0 3400 0.7144 0.2073 0.0888 0.2026 0.2045 17.5625
0.2511 18.0 3600 0.7148 0.1932 0.0731 0.1904 0.1916 17.7
0.2511 19.0 3800 0.7166 0.1969 0.0823 0.1938 0.1941 17.835
0.2335 20.0 4000 0.7319 0.201 0.0798 0.2001 0.2015 17.9775
0.2335 21.0 4200 0.7522 0.2027 0.0827 0.1999 0.2014 18.3925
0.2335 22.0 4400 0.7960 0.1904 0.0769 0.1867 0.188 18.045
0.209 23.0 4600 0.7966 0.2263 0.1026 0.2247 0.226 18.0275
0.209 24.0 4800 0.8202 0.2255 0.0924 0.2213 0.2223 17.535
0.1899 25.0 5000 0.8518 0.2181 0.0938 0.2159 0.2167 17.875
0.1899 26.0 5200 0.8737 0.2246 0.1013 0.2223 0.2231 17.385
0.1899 27.0 5400 0.8647 0.2237 0.1025 0.2188 0.2206 17.525
0.1722 28.0 5600 0.8828 0.2058 0.0777 0.2014 0.2033 17.82
0.1722 29.0 5800 0.9233 0.2164 0.0895 0.2127 0.2131 16.915
0.1559 30.0 6000 0.9197 0.2141 0.0898 0.206 0.2074 16.7375
0.1559 31.0 6200 0.9224 0.215 0.0951 0.2138 0.2148 17.9725
0.1559 32.0 6400 0.9181 0.2124 0.0837 0.2081 0.2091 17.5275
0.1443 33.0 6600 0.9495 0.2124 0.0853 0.2095 0.2099 17.6625
0.1443 34.0 6800 0.9250 0.1986 0.0729 0.1951 0.1963 17.7725
0.1355 35.0 7000 0.9943 0.1925 0.0787 0.189 0.1905 17.46
0.1355 36.0 7200 0.9961 0.2146 0.0904 0.2117 0.2129 16.855
0.1355 37.0 7400 0.9963 0.2035 0.0742 0.1989 0.1998 17.4725
0.1256 38.0 7600 1.0356 0.2343 0.0908 0.2274 0.2287 17.3825
0.1256 39.0 7800 1.0512 0.2234 0.0978 0.2187 0.2196 18.08
0.1153 40.0 8000 1.0227 0.2321 0.0978 0.2273 0.2284 16.855
0.1153 41.0 8200 1.0955 0.2265 0.0928 0.2193 0.221 17.8775
0.1153 42.0 8400 1.0699 0.2131 0.0922 0.2084 0.2097 17.535
0.1057 43.0 8600 1.1177 0.2375 0.0962 0.2317 0.2325 17.5875
0.1057 44.0 8800 1.1074 0.2473 0.1 0.2427 0.2421 17.5875
0.1 45.0 9000 1.1022 0.2408 0.0989 0.232 0.2345 17.22
0.1 46.0 9200 1.1364 0.2427 0.1026 0.2362 0.2371 17.62
0.1 47.0 9400 1.0741 0.231 0.086 0.227 0.2282 17.82
0.0947 48.0 9600 1.1516 0.2443 0.1083 0.2385 0.2402 17.3725
0.0947 49.0 9800 1.1216 0.2192 0.0823 0.2142 0.2155 17.56
0.0905 50.0 10000 1.1242 0.2215 0.0895 0.2151 0.2155 17.3325
0.0905 51.0 10200 1.1732 0.2142 0.0895 0.2106 0.2119 17.055
0.0905 52.0 10400 1.1463 0.2294 0.0991 0.2255 0.227 17.85
0.0829 53.0 10600 1.1870 0.2167 0.091 0.2133 0.2146 17.58
0.0829 54.0 10800 1.1741 0.2322 0.095 0.2254 0.2275 17.2925
0.0797 55.0 11000 1.1595 0.2234 0.0904 0.2174 0.22 17.2625
0.0797 56.0 11200 1.2061 0.2296 0.0982 0.2255 0.2287 17.5525
0.0797 57.0 11400 1.2275 0.2282 0.0924 0.2243 0.2267 17.2825
0.0734 58.0 11600 1.2205 0.2111 0.0821 0.2063 0.2085 17.4775
0.0734 59.0 11800 1.2248 0.2195 0.0901 0.2143 0.2164 17.3475
0.0691 60.0 12000 1.2842 0.2168 0.0821 0.2127 0.2151 17.5925
0.0691 61.0 12200 1.2827 0.2357 0.0999 0.2319 0.2327 17.1875
0.0691 62.0 12400 1.3232 0.2369 0.1 0.2309 0.2335 17.3975
0.0669 63.0 12600 1.2934 0.2279 0.091 0.2239 0.2255 17.7175
0.0669 64.0 12800 1.3149 0.234 0.0915 0.2277 0.2294 17.62
0.0602 65.0 13000 1.3568 0.2423 0.0954 0.2362 0.2375 17.335
0.0602 66.0 13200 1.3548 0.2439 0.0997 0.2373 0.2397 17.4825
0.0602 67.0 13400 1.3380 0.2287 0.0868 0.2238 0.2259 17.64
0.0572 68.0 13600 1.3396 0.228 0.0861 0.221 0.2231 17.3025
0.0572 69.0 13800 1.3772 0.2375 0.099 0.2311 0.2317 17.31
0.0528 70.0 14000 1.3955 0.2344 0.0866 0.228 0.2298 17.3325
0.0528 71.0 14200 1.3739 0.2231 0.0837 0.2184 0.2203 17.4925
0.0528 72.0 14400 1.4183 0.2357 0.0909 0.2298 0.2313 17.41
0.0515 73.0 14600 1.4263 0.2287 0.0889 0.224 0.2256 17.3
0.0515 74.0 14800 1.4472 0.2427 0.0941 0.2374 0.2383 17.4925
0.0464 75.0 15000 1.4343 0.2279 0.091 0.2233 0.2241 17.4475
0.0464 76.0 15200 1.4434 0.235 0.0962 0.229 0.2301 17.3775
0.0464 77.0 15400 1.4450 0.2352 0.0876 0.2294 0.2312 17.3275
0.0451 78.0 15600 1.4874 0.2425 0.093 0.2382 0.2398 17.3125
0.0451 79.0 15800 1.4704 0.2296 0.0826 0.2257 0.2266 17.7475
0.0403 80.0 16000 1.5066 0.2344 0.0935 0.2315 0.2321 17.5
0.0403 81.0 16200 1.5247 0.2378 0.0919 0.233 0.2342 17.4375
0.0403 82.0 16400 1.5434 0.2347 0.0897 0.2303 0.2316 17.69
0.0382 83.0 16600 1.5366 0.2316 0.0986 0.2267 0.2276 17.365
0.0382 84.0 16800 1.5463 0.2408 0.0939 0.2371 0.2383 17.465
0.036 85.0 17000 1.5652 0.2319 0.0939 0.2277 0.2288 17.6075
0.036 86.0 17200 1.5848 0.2293 0.0952 0.2246 0.2255 17.43
0.036 87.0 17400 1.6144 0.239 0.1035 0.2343 0.2349 17.4425
0.0332 88.0 17600 1.5723 0.2326 0.0961 0.228 0.2299 17.495
0.0332 89.0 17800 1.5910 0.2373 0.0998 0.231 0.2326 17.3
0.0312 90.0 18000 1.6275 0.2362 0.0989 0.2314 0.2325 17.5525
0.0312 91.0 18200 1.6320 0.2367 0.0986 0.2326 0.2336 17.4925
0.0312 92.0 18400 1.6487 0.2353 0.0986 0.2299 0.2321 17.465
0.0286 93.0 18600 1.6535 0.2359 0.0979 0.2315 0.2336 17.5575
0.0286 94.0 18800 1.6568 0.2406 0.0977 0.2356 0.237 17.63
0.0274 95.0 19000 1.6588 0.2359 0.0956 0.2314 0.2339 17.5575
0.0274 96.0 19200 1.6772 0.2442 0.0996 0.2397 0.2411 17.5675
0.0274 97.0 19400 1.6732 0.2344 0.0949 0.2304 0.2313 17.4925
0.025 98.0 19600 1.6801 0.2329 0.096 0.2287 0.2299 17.5525
0.025 99.0 19800 1.6837 0.2349 0.098 0.2306 0.2323 17.545
0.0245 100.0 20000 1.6822 0.2353 0.098 0.231 0.2327 17.5575

Framework versions