learning_rate: 0.0003
train_batch_size: 24
eval_batch_size: 24
seed: 42
optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 30

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum
4.2041	1.0	3	2.1811	0.1282	0.0401	0.1198	0.1266
1.7635	2.0	6	0.6616	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8464	3.0	9	0.5626	0.0	0.0	0.0	0.0
0.6561	4.0	12	0.4082	0.1282	0.0401	0.1198	0.1266
0.723	5.0	15	0.3290	0.1282	0.0401	0.1198	0.1266
0.2988	6.0	18	0.2900	0.3815	0.1296	0.3636	0.3763
0.1786	7.0	21	0.2800	0.3815	0.1296	0.3636	0.3763
0.2887	8.0	24	0.2849	0.4952	0.1959	0.4743	0.4872
0.3224	9.0	27	0.2869	0.3017	0.0980	0.2813	0.2986
0.5636	10.0	30	0.2889	0.3017	0.0980	0.2813	0.2986
0.271	11.0	33	0.2968	0.2384	0.0879	0.2257	0.2335
0.1144	12.0	36	0.3020	0.2473	0.0854	0.2343	0.2357
0.1005	13.0	39	0.3084	0.2517	0.0914	0.2388	0.2492
0.3569	14.0	42	0.3118	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.1051	15.0	45	0.3117	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.2862	16.0	48	0.3139	0.2950	0.1310	0.2818	0.2903
0.2077	17.0	51	0.3178	0.2950	0.1310	0.2818	0.2903
0.1055	18.0	54	0.3239	0.4408	0.1350	0.4223	0.4368
0.1761	19.0	57	0.3325	0.4408	0.1350	0.4223	0.4368
0.0704	20.0	60	0.3416	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.3277	21.0	63	0.3445	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.0859	22.0	66	0.3435	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.268	23.0	69	0.3412	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.1323	24.0	72	0.3378	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.0744	25.0	75	0.3351	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.1864	26.0	78	0.3343	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.1473	27.0	81	0.3341	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.0461	28.0	84	0.3346	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.0614	29.0	87	0.3354	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043
0.0766	30.0	90	0.3358	0.3098	0.0914	0.2967	0.3043

devagonal/t5-base-rouge-squad-qg

t5-base-rouge-squad-qg