あなたが直面している問題は、あなたが使用した例の構成ファイル（ppo_config_cnn_daily.yml）は要約タスク用に設計されており、一般的なテキスト生成タスクに適していない可能性があるようです。したがって、タスクに合わせて構成ファイルとハイパーパラメーターを調整する必要がある場合があります。

一般的なテキスト生成タスクの構成ファイルとハイパーパラメーターを調整するためのいくつかの提案を次に示します。

1.最大シーケンスの長さを調整します。Gen_kwargsおよびgen_experience_kwargsセクションでは、max_new_tokensパラメーターを100に設定しました。これにより、プロンプトごとに生成できる最大数のトークンを設定します。テキスト生成タスクの複雑さに応じて、この値を増やすか減少させる必要がある場合があります。

2.サンプリングパラメーターを調整します。Gen_KWargsセクションでは、温度を1.0、TOP_Kから50、TOP_Pに0.95に設定しています。これらのパラメーターは、生成されたテキストのランダム性と多様性を制御します。繰り返しますが、タスクに応じて、これらの値を調整して、希望するレベルのランダム性と多様性を達成する必要がある場合があります。

3.異なる報酬関数を使用します。使用する報酬関数は、テキスト生成タスクの特定の目標によって異なります。たとえば、製品の説明を生成している場合、説明の関連性と精度を最大化する報酬関数を使用することをお勧めします。創造的な執筆を生成している場合は、テキストの創造性と独創性を最大化する報酬機能を使用することをお勧めします。

4.別のアーキテクチャの使用を検討します。Flan-T5モデルのアーキテクチャは、特定のテキスト生成タスクに最適ではない場合があります。さまざまなアーキテクチャや事前に訓練されたモデルを試して、どのモデルがタスクに最適かを確認することをお勧めします。

全体として、重要なのは、特定のテキスト生成タスクに最適な組み合わせが見つかるまで、さまざまな構成とハイパーパラメーターを試すことです。
It seems that the problem you are facing is that the example configuration file you used (ppo_config_cnn_daily.yml) is designed for a summarization task and may not be suitable for your generic text generation task. Therefore, you may need to adjust the configuration file and hyperparameters to better suit your task.

Here are some suggestions for adjusting the configuration file and hyperparameters for a generic text generation task:

1. Adjust the maximum sequence length: In your gen_kwargs and gen_experience_kwargs sections, you have set the max_new_tokens parameter to 100. This sets the maximum number of tokens that can be generated for each prompt. Depending on the complexity of your text generation task, you may need to increase or decrease this value.

2. Adjust the sampling parameters: In your gen_kwargs section, you have set temperature to 1.0, top_k to 50, and top_p to 0.95. These parameters control the randomness and diversity of the generated text. Again, depending on your task, you may need to adjust these values to achieve the desired level of randomness and diversity.

3. Use a different reward function: The reward function you use will depend on the specific goals of your text generation task. For example, if you are generating product descriptions, you may want to use a reward function that maximizes the relevance and accuracy of the descriptions. If you are generating creative writing, you may want to use a reward function that maximizes the creativity and originality of the text.

4. Consider using a different architecture: The architecture of the FLAN-T5 model may not be optimal for your specific text generation task. You may want to experiment with different architectures or pre-trained models to see which one works best for your task.

Overall, the key is to experiment with different configurations and hyperparameters until you find the combination that works best for your specific text generation task.