readme: ---
  language: sv
  license: mit
  datasets:
  - "Gabriel/citesum_swe"
  tags:
  - summarization
  
  widget:
  - text: 'Många samtidiga programmeringsmodeller möjliggör både transaktionsminne och meddelandepassage. För sådana modeller har forskare byggt upp allt effektivare implementeringar och fastställt rimliga korrekthetskriterier, samtidigt som det fortfarande är ett öppet problem att få det bästa av båda världarna. Vi presenterar en programmeringsmodell som är den första som har ogenomskinliga transaktioner, säkert asynkront meddelande som passerar, och ett effektivt genomförande. Våra semantik använder preliminärt meddelande passerar och håller reda på beroenden för att möjliggöra ångra meddelande passerar om en transaktion avbryter. Vi kan programmera kommunikation idiomer som barriär och mötesplats som inte dödläge när de används i ett atomblock. Våra experiment visar att vår modell tillför lite overhead till rena transaktioner, och att den är betydligt effektivare än Transaktionshändelser. Vi använder en ny definition av säkert meddelande som kan vara av oberoende intresse.'
  
  inference:
    parameters:
      temperature: 0.7
      min_length: 30
      max_length: 120
        
  model-index:
  - name: Gabriel/bart-base-cnn-xsum-cite-swe
    results:
      - task: 
          type: summarization
          name: summarization
        dataset:
          name: Gabriel/citesum_swe
          type: Gabriel/citesum_swe
          split: validation
        metrics:
             - name: Validation ROGUE-1.    
               type: rouge-1
               value: 29.6279
               verified: true
             - name: Validation ROGUE-2
               type: rouge-2
               value: 11.5697
               verified: true
             - name: Validation ROGUE-L
               type: rouge-l
               value: 24.2429
               verified: true
             - name: Validation ROGUE-L-SUM
               type: rouge-l-sum
               value: 24.4557
               verified: true
  
               
  train-eval-index:
  - config: Gabriel--citesum_swe
    task: summarization
    task_id: summarization
    splits:
      eval_split: test
    col_mapping:
      document: text
      summary: target
      
  co2_eq_emissions:
    emissions: 0.0334
    source: Google Colab
    training_type: fine-tuning
    geographical_location: Fredericia, Denmark
    hardware_used: Tesla P100-PCIE-16GB
  ---
  
  <!-- 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. -->
  
  # bart-base-cnn-xsum-cite-swe
  
  This model is a fine-tuned version of [Gabriel/bart-base-cnn-xsum-swe](https://huggingface.co/Gabriel/bart-base-cnn-xsum-swe) on the None dataset.
  It achieves the following results on the evaluation set:
  - Loss: 2.4203
  - Rouge1: 29.6279
  - Rouge2: 11.5697
  - Rougel: 24.2429
  - Rougelsum: 24.4557
  - Gen Len: 19.9371
  
  ## 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: 2e-05
  - train_batch_size: 16
  - eval_batch_size: 16
  - seed: 42
  - gradient_accumulation_steps: 2
  - total_train_batch_size: 32
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  - lr_scheduler_type: linear
  - lr_scheduler_warmup_steps: 500
  - num_epochs: 1
  - mixed_precision_training: Native AMP
  
  ### Training results
  
  | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1  | Rouge2  | Rougel  | Rougelsum | Gen Len |
  |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|:-------:|:-------:|:---------:|:-------:|
  | 2.4833        | 1.0   | 2558 | 2.4203          | 29.6279 | 11.5697 | 24.2429 | 24.4557   | 19.9371 |
  
  
  ### Framework versions
  
  - Transformers 4.22.2
  - Pytorch 1.12.1+cu113
  - Datasets 2.5.1
  - Tokenizers 0.12.1
  