
<!-- 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-small-thaisum-512-title

This model is a fine-tuned version of [Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title](https://huggingface.co/Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- eval_loss: 2.2003
- eval_rouge1: 0.0768
- eval_rouge2: 0.0113
- eval_rougeL: 0.075
- eval_rougeLsum: 0.0755
- eval_gen_len: 19.0
- eval_runtime: 43.9726
- eval_samples_per_second: 15.487
- eval_steps_per_second: 1.956
- epoch: 27.0
- step: 20655

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

Inference
```
from transformers import pipeline
text = "เป็นอีกหนึ่งดาราที่มากความสามารถ สำหรับสาว คิทตี้ ชิชา อมาตยกุล ที่ทั้งเล่นหนัง ละคร มิวสิกวิดีโอ เธอก็ได้ทำได้อย่างดีเยี่ยม อีกทั้งเธอยังมีชื่อเสียงในวงการนางแบบอีกด้วย ล่าสุดเธอได้ร่วมเดินแบบในงาน Elle Fashion Week บนแคตวอล์กของแบรนด์ Vickteerut คอลเลกชั่น Autumn/Winter 2017,ซึ่งงานนี้สาวคิทตี้พกความมั่นใจมาเกินร้อย วิญญาณนางแบบมาเต็ม เธอมาในชุดเดรสที่ท่อนบนเป็นซีทรูแบบเปลือยอก เผยให้เห็นหน้าอกเกือบทั้งหมด มีเพียงสติกเกอร์ปิดจุกไว้เท่านั้น ทำเอาผู้ชมรอบข้างเกิดความตะลึงไม่น้อย กับความกล้าของเธอในครั้งนี้ เห็นแล้วต้องยกนิ้วยอมรับความเป็นมืออาชีพของเธอจริงๆ ,โดยคิทตี้ได้ออกมาเผยถึงการเดินแบบในครั้งนี้ว่า ไม่แคร์ ไม่ได้คิดอะไรมาก เพราะมองว่าเป็นศิลปะ นางแบบที่เดินกันในวันนั้นก็เปลือยเหมือนกันหมดทุกคน และนี่เป็นอีกผลงานในวงการที่ไม่คิดว่าเป็นเรื่องน่าเสียหาย ทางครอบครัวก็ไม่มีใครมายุ่งเรื่องของการทำงาน.,ภาพจากอินสตาแกรม @aofsod, @nenagraphy, @on_dcatwalk"
summarizer = pipeline("summarization", model="Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title")
summarizer([text], max_length=46)
```

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-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: cosine
- num_epochs: 100

### Framework versions

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3
{"language": ["th"], "license": "apache-2.0", "pipeline_tag": "summarization", "widget": [{"text": "summarize: \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e14\u0e32\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e27 \u0e04\u0e34\u0e17\u0e15\u0e35\u0e49 \u0e0a\u0e34\u0e0a\u0e32 \u0e2d\u0e21\u0e32\u0e15\u0e22\u0e01\u0e38\u0e25 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07 \u0e25\u0e30\u0e04\u0e23 \u0e21\u0e34\u0e27\u0e2a\u0e34\u0e01\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d \u0e40\u0e18\u0e2d\u0e01\u0e47\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35\u0e40\u0e22\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e18\u0e2d\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e18\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Elle Fashion Week \u0e1a\u0e19\u0e41\u0e04\u0e15\u0e27\u0e2d\u0e25\u0e4c\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e23\u0e19\u0e14\u0e4c Vickteerut \u0e04\u0e2d\u0e25\u0e40\u0e25\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19 Autumn/Winter 2017,\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e27\u0e04\u0e34\u0e17\u0e15\u0e35\u0e49\u0e1e\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u00a0\u0e27\u0e34\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e19\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21 \u0e40\u0e18\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e23\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0b\u0e35\u0e17\u0e23\u0e39\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e01 \u0e40\u0e1c\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e01\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u00a0\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e40\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e08\u0e38\u0e01\u0e44\u0e27\u0e49\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e21\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e30\u0e25\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e18\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u00a0\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e01\u0e19\u0e34\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e18\u0e2d\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46\u00a0,\u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e34\u0e17\u0e15\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e04\u0e23\u0e4c \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30 \u0e19\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e27\u0e31\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e01\u0e47\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e34\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e2b\u0e32\u0e22 \u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e23\u0e31\u0e27\u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e43\u0e04\u0e23\u0e21\u0e32\u0e22\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19.,\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e15\u0e32\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 @aofsod, @nenagraphy, @on_dcatwalk"}], "model-index": [{"name": "mt5-small-thaisum-512-title", "results": []}]}
transformers pytorch mt5 text2text-generation summarization th license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible has_space text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #mt5 #text2text-generation #summarization #th #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 




# mt5-small-thaisum-512-title

This model is a fine-tuned version of Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- eval_loss: 2.2003
- eval_rouge1: 0.0768
- eval_rouge2: 0.0113
- eval_rougeL: 0.075
- eval_rougeLsum: 0.0755
- eval_gen_len: 19.0
- eval_runtime: 43.9726
- eval_samples_per_second: 15.487
- eval_steps_per_second: 1.956
- epoch: 27.0
- step: 20655

## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

Inference


## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-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: cosine
- num_epochs: 100

### Framework versions

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3
# mt5-small-thaisum-512-title

This model is a fine-tuned version of Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- eval_loss: 2.2003
- eval_rouge1: 0.0768
- eval_rouge2: 0.0113
- eval_rougeL: 0.075
- eval_rougeLsum: 0.0755
- eval_gen_len: 19.0
- eval_runtime: 43.9726
- eval_samples_per_second: 15.487
- eval_steps_per_second: 1.956
- epoch: 27.0
- step: 20655 ## Model description

More information needed ## Intended uses & limitations

More information needed ## Training and evaluation data

Inference ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-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: cosine
- num_epochs: 100 ### Framework versions

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #mt5 #text2text-generation #summarization #th #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 
 # mt5-small-thaisum-512-title

This model is a fine-tuned version of Nopphakorn/mt5-small-thaisum-512-title on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- eval_loss: 2.2003
- eval_rouge1: 0.0768
- eval_rouge2: 0.0113
- eval_rougeL: 0.075
- eval_rougeLsum: 0.0755
- eval_gen_len: 19.0
- eval_runtime: 43.9726
- eval_samples_per_second: 15.487
- eval_steps_per_second: 1.956
- epoch: 27.0
- step: 20655 ## Model description

More information needed ## Intended uses & limitations

More information needed ## Training and evaluation data

Inference ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-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: cosine
- num_epochs: 100 ### Framework versions

- Transformers 4.29.2
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3