File size: 6,022 Bytes
8196e09 cd1a0c5 8196e09 3720901 cd1a0c5 8196e09 6c4f080 8196e09 3720901 8196e09 3720901 8196e09 3720901 8196e09 3720901 8196e09 3720901 8196e09 3720901 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 |
---
language:
- ne
license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
- summarization
- nepali
datasets:
- Someman/news_nepali
base_model: google/mt5-small
model-index:
- name: mt5-summarize-nepali
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# mt5-summarize-nepali
This model is a fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co./google/mt5-small) on [Someman/news_nepali](https://huggingface.co./datasets/Someman/news_nepali)
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.6748
## Usage
```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
# Predict with test data (first 5 rows)
>>> model_ckpt = "GenzNepal/mt5-summarize-nepali"
>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
>>> t5_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_ckpt).to(device)
>>> text = "काठमाडौँ । हाल देशको पूर्वी तथा मध्य भू–भागमा मनसुनी प्रणालीको प्रभाव रहेको छ भने बाँकी भू–भागमा स्थानीय वायु र पश्चिमी वायुको आंशिक प्रभाव रहेको छ । यसका कारण हाल गण्डकी प्रदेशका थोरै स्थानमा र कर्णाली प्रदेशका एक–दुई स्थानमा मेघगर्जनरचट्याङसहित हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको जल तथा मौसम विज्ञान विभाग, मौसम पूर्वानुमान महाशाखाले जनाएको छ । \
महाशाखका मौमसविद् रोजल लामिछानेका अनुसार पछिल्लो तीन घन्टामा गण्डकी प्रदेशका थोरै स्थान, बागमती प्रदेशका एक–दुई स्थानमा हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको छ । काठमाडौँ उपत्यकासहित बागमती प्रदेशमा रातिको समयमा वर्षाको सम्भावना रहेको छ । यस्तै कोशी प्रदेश, मधेश प्रदेश र देशका पहाडी भू–भागमा बदली रहनुका साथै हल्का वर्षाको सम्भावना रहेको महाशाखाले उल्लेख गरेको छ । \
मौसमविद् लामिछानेले मनसुन प्रणाली क्रमिकरूपमा देशभर फैलिने क्रममा रहेको र यो देशभर विस्तार हुन अझै एक साता लाग्ने बताए । गत जेठ ३१ गते बुधबार नेपालको पूर्वी भेग भएर मनसुन प्रणाली भित्रिएको थियो । मनसुन सुस्तगतिमा रहेकाले देशको पश्चिम क्षेत्रमा फैलिन केही दिन लाग्ने जनाइएको छ ।"
>>> inputs = t5_tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=1024, padding= "max_length", truncation=True, add_special_tokens=True)
>>> generation = model.generate(
input_ids = inputs['input_ids'].to(device),
attention_mask=inputs['attention_mask'].to(device),
num_beams=6,
num_return_sequences=1,
no_repeat_ngram_size=2,
repetition_penalty=1.0,
min_length=100,
max_length=250,
length_penalty=2.0,
early_stopping=True
)
# # Convert id tokens to text
>>> output = t5_tokenizer.decode(generation[0], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
>>> print(output)
"हाल देशको पूर्वी तथा मध्य भू–भागमा मनसुनी प्रणालीको प्रभाव रहेको छ । बाँकी भूभागहरूमा स्थानीय वायु र पश्चिमी वायुको आंशिक सङ्क्रमण छ। गत वैशाख ३१ गते बुधबार नेपालको भेग भएर मनसुन प्रणाली भित्रिएको थियो भने हल्कादेखि मध्यम वर्षा भइरहेको जनाइएको छ भने मौसमविद् लामिछानेले उल्लेख गरेका छन् भने यो देशभर विस्तार हुन अझै एक साता लाग्नेछ।
"
```
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0005
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 90
- num_epochs: 10
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.7762 | 2.72 | 2500 | 0.7255 |
| 0.6377 | 5.44 | 5000 | 0.6947 |
| 0.5674 | 8.15 | 7500 | 0.6748 |
### Framework versions
- Transformers 4.30.1
- Pytorch 2.0.0
- Datasets 2.1.0
- Tokenizers 0.13.3 |