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pegasus-xsum

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We train a pegasus model with sampled gap sentence ratios on both C4 and HugeNews, and stochastically sample important sentences. The updated the results are reported in this table. The "Mixed & Stochastic" model has the following changes: - trained on both C4 and HugeNews (dataset mixture is weighted by their number of examples). - trained for 1.5M instead of 500k (we observe slower convergence on pretraining perplexity). - the model uniformly sample a gap sentence ratio between 15% and 45%. - importance sentences are sampled using a 20% uniform noise to importance scores. - the sentencepiece tokenizer is updated to be able to encode newline character. (*) the numbers of wikihow and big_patent datasets are not comparable because of change in tokenization and data: - wikihow dataset contains newline characters which is useful for paragraph segmentation, the C4 and HugeNews model's sentencepiece tokenizer doesn't encode newline and loose this information. - we update the BigPatent dataset to preserve casing, some format cleanings are also changed, please refer to change in TFDS.

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roberta2roberta_L-24_bbc

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roberta2roberta_L-24_cnn_daily_mail

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roberta2roberta_L-24_gigaword

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Model obtained by Fine Tuning 'facebook/bart-large-xsum' using AMI Meeting Corpus, SAMSUM Dataset, DIALOGSUM Dataset, XSUM Dataset!

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ssr-base

Microsoft

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> If you want to use the model you should try a newer fine-tuned FLAN-T5 version philschmid/flan-t5-base-samsum out socring the BART version with `+6` on `ROGUE1` achieving `47.24`. For more information look at: - 🤗 Transformers Documentation: Amazon SageMaker - Example Notebooks - Amazon SageMaker documentation for Hugging Face - Python SDK SageMaker documentation for Hugging Face - Deep Learning Container

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