Fine_tuned_on_summarized_dataset

Hiperparámetros de Entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:

- learning_rate: 3e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 4

## Resultados de Entrenamiento

- Pérdida de Entrenamiento
- Época
- Paso
- Pérdida de Validación

1.9488 (Época 1, Paso 113) - Pérdida de Validación: 0.9978
1.8455 (Época 2, Paso 226) - Pérdida de Validación: 1.9956
1.7470 (Época 3, Paso 339) - Pérdida de Validación: 2.9934
1.7591 (Época 4, Paso 452) - Pérdida de Validación: 3.9912

## Versiones del Framework

- Transformers 4.42.4
- Pytorch 2.3.1+cu121
- Datasets 2.21.0
- Tokenizers 0.19.1