readme: ---
  license: apache-2.0
  tags:
  - generated_from_trainer
  datasets:
  - yhavinga/squad_v2_dutch
  model-index:
  - name: ul2-small-dutch-finetuned-qgsquad-qgen
    results: []
  widget:
    - text: >-
        answer: Skal context: In 2022 zijn meer boeren begonnen met de overstap naar duurzaam ondernemen dan in eerdere jaren. Eind vorig jaar was ruim 6.500 hectare landbouwgrond in transitie naar een biologische aanpak, ruim 28 procent meer dan het jaar ervoor.
        Dat blijkt uit cijfers die Skal, toezichthouder op de biologische landbouw in Nederland, woensdag bekend heeft gemaakt. Het totale aandeel van biologische boeren in de landbouwsector steeg van 4,3 naar 4,4 procent. Boeren die nog bezig zijn met de overstap naar biologisch zijn daarin niet meegeteld.
        De cijfers roepen de vraag op of de transitie naar biologische landbouw snel genoeg gaat. Het kabinet maakte in december bekend dat 15 procent van de Nederlandse landbouwgrond in 2030 biologisch moet worden gebruikt. Om dat te bereiken moet elk jaar ruim 24.000 hectare grond overgaan van ‘gangbare’ naar biologische landbouw – bijna vier keer zo veel dus als in 2022 gebeurde.
  
  ---
  
  
  # ul2-small-dutch-finetuned-qgsquad-qgen
  
  This model is a fine-tuned version of [ul2-small-dutch](https://huggingface.co/yhavinga/ul2-small-dutch) on the [Squad V2 Dutch](https://huggingface.co/datasets/yhavinga/squad_v2_dutch) dataset.
  It achieves the following results on the evaluation set:
  - Loss: 0.49
  - Rouge4 Precision: 0.03
  - Rouge4 Recall: 0.027
  - Rouge4 Fmeasure: 0.027
  
  ## Model description
  
  More information needed
  
  ## Intended uses & limitations
  
  More information needed
  
  ## Training and evaluation data
  
  More information needed
  
  ## Training procedure
  
  ### Training hyperparameters
  
  The following hyperparameters were used during training:
  - learning_rate: 5e-05
  - train_batch_size: 16
  - eval_batch_size: 16
  - seed: 42
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  - lr_scheduler_type: linear
  - num_epochs: 5
  
  ### Training results
  
  Epoch | Training Loss | Validation Loss | Rouge4 Precision | Rouge4 Recall | Rouge4 Fmeasure
  ------|---------------|-----------------|------------------|---------------|-----------------
   1 | 0.585900 | 0.512915 | 0.026600 | 0.023800 | 0.024100
   2 | 0.550200 | 0.498777 | 0.030300 | 0.027800 | 0.027900
   3 | 0.534800 | 0.493952 | 0.031700 | 0.028900 | 0.029100
  