metadata

license: apache-2.0
base_model: google/mt5-base
tags:
  - generated_from_trainer
  - summarization
  - mt5
datasets:
  - csebuetnlp/xlsum
model-index:
  - name: mt5-base-xlsum-ja
    results:
      - task:
          name: Sequence-to-sequence Language Modeling
          type: text2text-generation
        dataset:
          name: csebuetnlp/xlsum
          type: xlsum
          config: japanese
          split: test
        metrics:
          - type: Rouge1
            value: 0.3287145858345241
          - type: Rouge2
            value: 0.16528801236606855
          - type: RougeL
            value: 0.24956297239241204
language:
  - ja
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
metrics:
  - rouge
widget:
  - text: >-
      ブラジルのジャイル・ボルソナロ大統領の新型ウイルス対策は、国内外で大きな批判を受けている
      首都ブラジリアで自身の66歳の誕生日を祝うイベントに参加したボルソナロ大統領は、政府は新型ウイルス対策に全力を尽くしたとし、今は経済を再開させる時期だと述べた。
      ブラジルでは先週、保健省の研究機関、オズワルド・クルズ財団（FIOCRUZ）が、同国の保健サービスが歴史的な崩壊に陥っていると警告。国内の病院では集中治療室が満杯になってしまっていると指摘したばかり。
  - text: >-
      KAMITSUBAKI STUDIOの情報を網羅できる新たな配信プロジェクト、分散型放送局「神椿無電（KAMITSUBAKI
      RADIO）」がスタートしました！「神椿無電」プロジェクトでは、KAMITSUBAKI
      STUDIOに所属するアーティストやクリエイターの多彩なプログラムを集約。生放送のコンテンツを中心に、今後予定している配信番組をSCHEDULEページで一覧化が可能です。過去放送された配信番組情報もSCHEDULEページに記録されており、非公開になってしまった放送も含めてこれまでの配信の軌跡を辿ることができます。現在は2023年1月以降に放送された番組が記録されていますが、順次2022年以前の情報も更新していきますので今しばらくお待ちください。その他、PROGRAMページでは現在継続して放送されている番組情報がまとめられており、CHANNELページではKAMITSUBAKI
      STUDIOに関連するアーティストやクリエイターのSNSリンクを集約。

mt5-base-xlsum-ja

This model is a fine-tuned version of google/mt5-base on the xlsum dataset.

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: 0.0001
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 128
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 90
num_epochs: 10

Training results

Framework versions

Transformers 4.34.0
Pytorch 2.0.0+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.14.0