You can deploy this model and start earning money today!

ilyes25/
ardzdirect3

Name: ardzdirect3
Rating: 2.5 (10 reviews)

transformers

safetensors

wav2vec2

automatic-speech-recognition

generated_from_trainer

Views

No views yet

ardzdirect3

This model is a fine-tuned version of facebook/mms-1b-all on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3352
Wer: 0.3954
Bleu: 0.3608
Rouge: {'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}

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: 0.001
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 32
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 100
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Bleu	Rouge
2.9863	0.8316	100	0.4937	0.6871	0.0964	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.5365	1.6570	200	0.4196	0.6320	0.1448	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.5121	2.4823	300	0.3883	0.6201	0.1222	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4701	3.3077	400	0.3702	0.6024	0.1588	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4476	4.1331	500	0.3821	0.5980	0.1575	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4407	4.9647	600	0.3634	0.5930	0.1459	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4344	5.7900	700	0.3873	0.6079	0.1450	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4132	6.6154	800	0.3444	0.5699	0.1809	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.402	7.4407	900	0.3407	0.5742	0.1865	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.4138	8.2661	1000	0.3333	0.5716	0.1840	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3756	9.0915	1100	0.3290	0.5544	0.1948	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3815	9.9231	1200	0.3179	0.5565	0.1954	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3803	10.7484	1300	0.3309	0.5653	0.2007	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3692	11.5738	1400	0.3224	0.5293	0.2181	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3515	12.3992	1500	0.3184	0.5325	0.2108	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3617	13.2245	1600	0.3169	0.5265	0.2133	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3612	14.0499	1700	0.3344	0.5434	0.2035	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3378	14.8815	1800	0.3066	0.5181	0.2336	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3293	15.7069	1900	0.3110	0.5093	0.2416	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3478	16.5322	2000	0.3573	0.5310	0.2230	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3226	17.3576	2100	0.3035	0.5040	0.2425	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3137	18.1830	2200	0.3113	0.5234	0.2316	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3266	19.0083	2300	0.3052	0.5031	0.2428	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2973	19.8399	2400	0.3055	0.4865	0.2619	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3039	20.6653	2500	0.3020	0.4795	0.2696	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3018	21.4906	2600	0.3252	0.5102	0.2383	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.3025	22.3160	2700	0.3067	0.4716	0.2763	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2929	23.1414	2800	0.3071	0.4781	0.2687	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2885	23.9730	2900	0.3017	0.5065	0.2563	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2935	24.7983	3000	0.3871	0.5154	0.2333	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2939	25.6237	3100	0.3189	0.5037	0.2514	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2858	26.4491	3200	0.3106	0.4642	0.2885	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2926	27.2744	3300	0.2982	0.4556	0.2999	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.274	28.0998	3400	0.3088	0.4657	0.2858	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2681	28.9314	3500	0.3182	0.4578	0.2948	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2799	29.7568	3600	0.2925	0.4558	0.2977	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.258	30.5821	3700	0.3169	0.4549	0.2988	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2634	31.4075	3800	0.2939	0.4439	0.3075	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2555	32.2328	3900	0.2938	0.4578	0.2989	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2577	33.0582	4000	0.3038	0.4393	0.3048	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2445	33.8898	4100	0.2940	0.4483	0.3064	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2436	34.7152	4200	0.2979	0.4344	0.3174	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2456	35.5405	4300	0.2960	0.4340	0.3231	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2364	36.3659	4400	0.2936	0.4372	0.3214	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2329	37.1913	4500	0.3089	0.4410	0.3079	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2425	38.0166	4600	0.3029	0.4504	0.3077	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.232	38.8482	4700	0.3002	0.4478	0.3111	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2205	39.6736	4800	0.2974	0.4404	0.3163	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2248	40.4990	4900	0.3078	0.4463	0.3151	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2289	41.3243	5000	0.3009	0.4270	0.3323	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.216	42.1497	5100	0.3164	0.4360	0.3136	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2248	42.9813	5200	0.3166	0.4440	0.3147	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.212	43.8067	5300	0.3371	0.4537	0.2978	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.2126	44.6320	5400	0.3061	0.4247	0.3345	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2129	45.4574	5500	0.3079	0.4335	0.3195	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2212	46.2827	5600	0.3065	0.4250	0.3317	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2102	47.1081	5700	0.3139	0.4373	0.3201	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.209	47.9397	5800	0.3076	0.4217	0.3273	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2102	48.7651	5900	0.3114	0.4269	0.3208	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2018	49.5904	6000	0.3046	0.4248	0.3326	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1943	50.4158	6100	0.3037	0.4179	0.3387	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1993	51.2412	6200	0.3083	0.4239	0.3283	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.2052	52.0665	6300	0.3117	0.4236	0.3274	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1949	52.8981	6400	0.3048	0.4182	0.3349	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1899	53.7235	6500	0.3148	0.4175	0.3329	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1948	54.5489	6600	0.3129	0.4211	0.3357	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1913	55.3742	6700	0.3148	0.4158	0.3368	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1913	56.1996	6800	0.3163	0.4273	0.3260	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1959	57.0249	6900	0.3086	0.4143	0.3396	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1847	57.8565	7000	0.3149	0.4159	0.3401	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1838	58.6819	7100	0.3135	0.4062	0.3484	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1962	59.5073	7200	0.3168	0.4139	0.3400	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1788	60.3326	7300	0.3162	0.4297	0.3252	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1818	61.1580	7400	0.3122	0.4043	0.3543	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1788	61.9896	7500	0.3162	0.4279	0.3264	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1782	62.8150	7600	0.3172	0.4151	0.3442	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1766	63.6403	7700	0.3188	0.4102	0.3451	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.166	64.4657	7800	0.3230	0.4218	0.3361	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1782	65.2911	7900	0.3219	0.4102	0.3425	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1738	66.1164	8000	0.3223	0.4108	0.3450	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.171	66.9480	8100	0.3195	0.4103	0.3452	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1747	67.7734	8200	0.3259	0.4150	0.3386	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1686	68.5988	8300	0.3273	0.4155	0.3369	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1688	69.4241	8400	0.3144	0.4154	0.3376	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1697	70.2495	8500	0.3222	0.4048	0.3534	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1643	71.0748	8600	0.3168	0.4083	0.3477	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1643	71.9064	8700	0.3206	0.4073	0.3476	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.168	72.7318	8800	0.3332	0.4115	0.3437	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1631	73.5572	8900	0.3298	0.4032	0.3520	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1598	74.3825	9000	0.3245	0.4026	0.3550	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1602	75.2079	9100	0.3247	0.4016	0.3502	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1601	76.0333	9200	0.3232	0.4010	0.3579	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1576	76.8649	9300	0.3231	0.4006	0.3522	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1563	77.6902	9400	0.3274	0.4012	0.3516	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1623	78.5156	9500	0.3319	0.4006	0.3555	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1548	79.3410	9600	0.3283	0.3961	0.3623	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1528	80.1663	9700	0.3269	0.3999	0.3579	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1623	80.9979	9800	0.3296	0.4032	0.3551	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1505	81.8233	9900	0.3332	0.4076	0.3445	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.151	82.6486	10000	0.3267	0.4029	0.3555	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.157	83.4740	10100	0.3336	0.4029	0.3537	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1555	84.2994	10200	0.3352	0.4055	0.3481	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1478	85.1247	10300	0.3371	0.4118	0.3425	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1475	85.9563	10400	0.3284	0.4050	0.3493	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1529	86.7817	10500	0.3322	0.4018	0.3523	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1476	87.6071	10600	0.3322	0.4010	0.3545	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1455	88.4324	10700	0.3350	0.4011	0.3548	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1521	89.2578	10800	0.3336	0.3979	0.3581	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1464	90.0832	10900	0.3367	0.3989	0.3566	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1402	90.9148	11000	0.3339	0.3978	0.3585	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1442	91.7401	11100	0.3358	0.3960	0.3616	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.1483	92.5655	11200	0.3348	0.3958	0.3635	{'rouge1': 0.0, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0, 'rougeLsum': 0.0}
0.142	93.3909	11300	0.3353	0.3941	0.3645	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1444	94.2162	11400	0.3379	0.3950	0.3620	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1432	95.0416	11500	0.3357	0.3970	0.3596	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1439	95.8732	11600	0.3343	0.3957	0.3609	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1429	96.6985	11700	0.3344	0.3961	0.3596	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1406	97.5239	11800	0.3349	0.3949	0.3605	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1395	98.3493	11900	0.3350	0.3962	0.3590	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}
0.1428	99.1746	12000	0.3352	0.3954	0.3608	{'rouge1': 0.0010395010395010396, 'rouge2': 0.0, 'rougeL': 0.0010395010395010396, 'rougeLsum': 0.0010395010395010396}

Framework versions

Transformers 4.49.0
Pytorch 2.6.0+cu124
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

ilyes25/ardzdirect3

ardzdirect3

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

ilyes25/
ardzdirect3