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。

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：

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。

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。

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。

该模型的训练使用了如下超参数：

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