flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

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：

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。