You can deploy this model and start earning money today!

bedus-creation/
t5-small-dataset-i-lim-to-eng-003

Name: t5-small-dataset-i-lim-to-eng-003
Availability: InStock

transformers

text2text-generation

generated_from_keras_callback

bedus-creation/t5-small-dataset-i-lim-to-eng

finetune

apache-2.0

endpoints_compatible

Views

No views yet

bedus-creation/t5-small-dataset-i-lim-to-eng-003

This model is a fine-tuned version of bedus-creation/t5-small-dataset-i-lim-to-eng on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Train Loss: 0.0193
Validation Loss: 0.2406
Epoch: 140

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:

optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
training_precision: float32

Training results

Train Loss	Validation Loss	Epoch
0.1690	0.1414	0
0.1533	0.1296	1
0.1523	0.1231	2
0.1481	0.1228	3
0.1450	0.1153	4
0.1393	0.1138	5
0.1336	0.1114	6
0.1311	0.1103	7
0.1267	0.1114	8
0.1251	0.1084	9
0.1263	0.1072	10
0.1202	0.1090	11
0.1126	0.1100	12
0.1136	0.1141	13
0.1056	0.1086	14
0.1067	0.1053	15
0.1095	0.1095	16
0.1031	0.1069	17
0.0960	0.1139	18
0.0976	0.1065	19
0.0964	0.1053	20
0.0929	0.1055	21
0.0912	0.1077	22
0.0933	0.1045	23
0.0887	0.1102	24
0.0884	0.1041	25
0.0868	0.1138	26
0.0891	0.1101	27
0.0858	0.1173	28
0.0824	0.1063	29
0.0837	0.1041	30
0.0784	0.1171	31
0.0785	0.1113	32
0.0820	0.1099	33
0.0740	0.1129	34
0.0735	0.1182	35
0.0745	0.1158	36
0.0751	0.1153	37
0.0729	0.1131	38
0.0693	0.1154	39
0.0661	0.1171	40
0.0633	0.1197	41
0.0689	0.1171	42
0.0593	0.1180	43
0.0657	0.1185	44
0.0576	0.1169	45
0.0596	0.1206	46
0.0599	0.1229	47
0.0597	0.1180	48
0.0507	0.1256	49
0.0577	0.1206	50
0.0530	0.1281	51
0.0538	0.1244	52
0.0498	0.1215	53
0.0487	0.1385	54
0.0470	0.1336	55
0.0478	0.1303	56
0.0472	0.1336	57
0.0445	0.1604	58
0.0488	0.1391	59
0.0463	0.1478	60
0.0467	0.1341	61
0.0403	0.1467	62
0.0370	0.1514	63
0.0438	0.1644	64
0.0502	0.1422	65
0.0386	0.1503	66
0.0370	0.1471	67
0.0400	0.1423	68
0.0388	0.1444	69
0.0357	0.1651	70
0.0307	0.1751	71
0.0306	0.1713	72
0.0285	0.1650	73
0.0317	0.1629	74
0.0367	0.1772	75
0.0341	0.1592	76
0.0330	0.1590	77
0.0287	0.1638	78
0.0319	0.1604	79
0.0256	0.1733	80
0.0267	0.1736	81
0.0271	0.1746	82
0.0264	0.1843	83
0.0271	0.1800	84
0.0292	0.1751	85
0.0283	0.1910	86
0.0258	0.1864	87
0.0228	0.1821	88
0.0253	0.1875	89
0.0211	0.1846	90
0.0210	0.1902	91
0.0288	0.1962	92
0.0196	0.2071	93
0.0207	0.2053	94
0.0184	0.2031	95
0.0200	0.2099	96
0.0235	0.2027	97
0.0183	0.2034	98
0.0268	0.2116	99
0.0180	0.2024	100
0.0205	0.2085	101
0.0203	0.2072	102
0.0186	0.2075	103
0.0189	0.2121	104
0.0199	0.2118	105
0.0190	0.2220	106
0.0182	0.2143	107
0.0136	0.2213	108
0.0202	0.2218	109
0.0151	0.2183	110
0.0135	0.2267	111
0.0133	0.2274	112
0.0183	0.2433	113
0.0169	0.2462	114
0.0156	0.2340	115
0.0160	0.2384	116
0.0149	0.2497	117
0.0131	0.2528	118
0.0207	0.2387	119
0.0133	0.2451	120
0.0143	0.2299	121
0.0176	0.2286	122
0.0125	0.2377	123
0.0128	0.2407	124
0.0157	0.2450	125
0.0121	0.2536	126
0.0139	0.2527	127
0.0141	0.2509	128
0.0093	0.2509	129
0.0151	0.2589	130
0.0114	0.2520	131
0.0126	0.2599	132
0.0109	0.2648	133
0.0106	0.2593	134
0.0118	0.2744	135
0.0192	0.2526	136
0.0129	0.2431	137
0.0110	0.2484	138
0.0137	0.2453	139
0.0193	0.2406	140

Framework versions

Transformers 4.33.2
TensorFlow 2.13.0
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3