--- license: apache-2.0 base_model: google/flan-t5-large tags: - generated_from_trainer metrics: - rouge model-index: - name: flan-t5-large_question_answering_finetuining results: [] --- # flan-t5-large_question_answering_finetuining This model is a fine-tuned version of [google/flan-t5-large](https://huggingface.co/google/flan-t5-large) on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.5047 - Rouge1: 22.91 - Rouge2: 15.73 - Rougel: 22.88 - Rougelsum: 22.51 - R: 20.48 - Gen Len: 28.875 - R@1: 0.0074 - R@3: 0.0147 - R@5: 0.0221 - R@10: 0.0294 - R@20: 0.0588 - R@50: 0.0735 - Sample: [{'correct_answer': 'Si, queste provvedono a trovare una centrale di committenza', 'prediction': 'S, solo per le attività di centralizzazione delle committenze svolte nella forma di acquisizione centralizzata di forniture e/o servizi a stazioni appaltanti'}] - Model Name: google/flan-t5-large_question-answering - Datetime: 2024-02-17T17:53:18.801690 ## 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: 0.0003 - train_batch_size: 4 - eval_batch_size: 4 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 10 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | R | Gen Len | R@1 | R@3 | R@5 | R@10 | R@20 | R@50 | Sample | Model Name | Datetime | |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------:|:------:|:------:|:---------:|:-----:|:-------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------:|:--------------------------:| | 5.0871 | 1.0 | 79 | 0.4577 | 0.42 | 0.0 | 0.39 | 0.4 | 0.27 | 54.1912 | 0.0 | 0.0 | 0.0147 | 0.0221 | 0.0588 | 0.1397 | [{'correct_answer': 'i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i quali i qual', 'prediction': "si assume ogni responsabilità con riferimento alla scelta, alla nomina ed all'attività svolta da quest'ultimo"}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:29:21.450118 | | 0.4213 | 2.0 | 158 | 0.3912 | 6.43 | 1.46 | 6.29 | 6.32 | 4.72 | 27.3015 | 0.0 | 0.0074 | 0.0074 | 0.0147 | 0.0588 | 0.0882 | [{'correct_answer': 'La selezione dei criteri di aggiudicazione', 'prediction': 'Non vi è decadenza della commissione, che rimane in carica'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:31:55.211478 | | 0.3103 | 3.0 | 237 | 0.3607 | 7.68 | 2.82 | 7.29 | 7.25 | 5.93 | 20.9412 | 0.0 | 0.0074 | 0.0221 | 0.0294 | 0.0588 | 0.1029 | [{'correct_answer': "l'appalto", 'prediction': 'con determina del responsabile del servizio'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:34:29.912334 | | 0.2361 | 4.0 | 316 | 0.3687 | 13.83 | 8.09 | 13.15 | 13.18 | 11.68 | 23.7132 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0147 | 0.0588 | 0.0809 | [{'correct_answer': 'il MEPA', 'prediction': 'Appositi bandi'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:37:24.187657 | | 0.1798 | 5.0 | 395 | 0.3812 | 16.46 | 9.57 | 15.77 | 15.68 | 13.92 | 23.5294 | 0.0 | 0.0147 | 0.0147 | 0.0294 | 0.0515 | 0.0882 | [{'correct_answer': 'aggiudicate', 'prediction': 'pubblicano un avviso di indizione di gara precisando che si tratta di un sistema dinamico di acquisizione'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:39:48.557761 | | 0.1321 | 6.0 | 474 | 0.3842 | 14.35 | 8.64 | 13.83 | 13.72 | 12.27 | 25.1838 | 0.0074 | 0.0074 | 0.0147 | 0.0221 | 0.0368 | 0.0515 | [{'correct_answer': 'il programma degli acquisti di beni e servizi', 'prediction': 'biennale'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:41:35.990230 | | 0.0979 | 7.0 | 553 | 0.4148 | 18.94 | 11.37 | 18.33 | 18.31 | 16.19 | 33.9265 | 0.0147 | 0.0221 | 0.0221 | 0.0294 | 0.0515 | 0.0882 | [{'correct_answer': 'S, sempre', 'prediction': 'No, solo in caso di procedura negoziata e procedura aperta'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:44:30.313311 | | 0.0705 | 8.0 | 632 | 0.4445 | 21.22 | 14.84 | 21.01 | 20.93 | 19.01 | 27.6618 | 0.0074 | 0.0074 | 0.0074 | 0.0368 | 0.0515 | 0.0809 | [{'correct_answer': "Attraverso una garanzia definitiva del 10 per cento dell'importo contrattuale", 'prediction': "S, è obbligatorio richiedere il codice CIG, ai fini della tracciabilità, per tutti i contratti di lavori, servizi e forniture, a prescindere dall'importo degli stessi e dalle modalità di affidamento e quindi anche per i contratti esclusi dall'obbligo del versamento del contributo in favore dell'Autorità"}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:46:55.226383 | | 0.0554 | 9.0 | 711 | 0.4899 | 21.88 | 14.93 | 21.74 | 21.37 | 19.5 | 29.1029 | 0.0074 | 0.0147 | 0.0221 | 0.0368 | 0.0515 | 0.0809 | [{'correct_answer': 'Si, queste provvedono ad acquistare beni o servizi di importo pari o superiore a un milione di euro', 'prediction': 'No, gli acquisti in MEPA devono essere fatti al di sotto la soglia minima comunitaria'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:51:16.632401 | | 0.0438 | 10.0 | 790 | 0.5047 | 22.91 | 15.73 | 22.88 | 22.51 | 20.48 | 28.875 | 0.0074 | 0.0147 | 0.0221 | 0.0294 | 0.0588 | 0.0735 | [{'correct_answer': 'Si, queste provvedono a trovare una centrale di committenza', 'prediction': 'S, solo per le attività di centralizzazione delle committenze svolte nella forma di acquisizione centralizzata di forniture e/o servizi a stazioni appaltanti'}] | google/flan-t5-large_question-answering | 2024-02-17T17:53:18.801690 | ### Framework versions - Transformers 4.38.0.dev0 - Pytorch 2.0.1+cu117 - Datasets 2.16.1 - Tokenizers 0.15.2