File size: 2,304 Bytes
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---
license: mit
base_model: facebook/mbart-large-50
tags:
- simplification
- generated_from_trainer
metrics:
- bleu
model-index:
- name: mbart-neutralization
results: []
---
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# mbart-neutralization
This model is a fine-tuned version of [facebook/mbart-large-50](https://huggingface.co./facebook/mbart-large-50) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.0012
- Bleu: 64.8012
- Gen Len: 26.2985
## Model description
Este modelo es una variante del Modelo de Codificador de Traducción Multilingüe (Marian) desarrollado por Facebook. "mbart" significa "Multilingual-BART", y "50" indica que se trata de una versión con 50 idiomas. Este modelo está diseñado para la traducción automática de textos entre múltiples idiomas de manera eficiente y efectiva.
Destaca por su capacidad para manejar múltiples idiomas en un solo modelo. Esto significa que puede traducir entre muchos pares de idiomas sin necesidad de entrenar un modelo separado para cada par de idiomas. Esto lo hace especialmente útil en situaciones donde se necesita traducir entre idiomas que no son comunes o donde se necesita traducir entre varios idiomas de manera eficiente.
## Intended uses & limitations
Este modelo se emplea para neutralizar el español, quitando las marcas de género.
## Training and evaluation data
Se emplean 266 filas como entrenamiento y 67 como test.
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5.6e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 2
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Bleu | Gen Len |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:-------:|
| No log | 1.0 | 34 | 2.8799 | 54.4565 | 23.4627 |
| No log | 2.0 | 68 | 2.0012 | 64.8012 | 26.2985 |
### Framework versions
- Transformers 4.37.2
- Pytorch 2.1.0+cu121
- Datasets 2.17.0
- Tokenizers 0.15.1
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