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This model is a fine-tuned version of google/electra-small-discriminator on the GLUE COLA dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.4403 - Matthews Correlation: 0.5510 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 8e-05 - train_batch_size: 512 - eval_batch_size: 16 - seed: 32754 - distributed_type: multi-GPU - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05 - num_epochs: 8.0 - mixed_precision_training: Native AMP

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Exploring how well long-document models trained on "lay summaries" of scientific papers generalize. > A lay summary is a summary of a research paper or scientific study that is written in plain language, without the use of technical jargon, and is designed to be easily understood by non-experts. This model is a fine-tuned version of google/long-t5-tglobal-base on the `pszemraj/scientific_lay_summarisation-plos-norm` dataset for two epochs.

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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