results

chuthienlong/results

results is a machine learning model from chuthienlong. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.

should probably proofread and complete it, then remove this comment. --

Downloads · 30 days

6% of all-time downloads

All-time downloads

Public

Parameters

60.5M

242 MB on disk

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors242 MB · 100%

At a glance

Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: t5
Access: Public
Created: Mar 9, 2025
Updated: Mar 9, 2025
SHA: edebe9a1

Base models

cssupport/t5-small-awesome-text-to-sql

Model card

From the Hugging Face model README

results

This model is a fine-tuned version of cssupport/t5-small-awesome-text-to-sql on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1343

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: 0.0001
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.6591	0.04	100	0.4689
0.4841	0.08	200	0.3828
0.4239	0.12	300	0.3401
0.3792	0.16	400	0.3111
0.3679	0.2	500	0.2896
0.3301	0.24	600	0.2749
0.3104	0.28	700	0.2616
0.3118	0.32	800	0.2518
0.2981	0.36	900	0.2430
0.2925	0.4	1000	0.2355
0.2772	0.44	1100	0.2289
0.2643	0.48	1200	0.2235
0.2608	0.52	1300	0.2186
0.2594	0.56	1400	0.2145
0.2631	0.6	1500	0.2088
0.2553	0.64	1600	0.2047
0.2481	0.68	1700	0.2011
0.2387	0.72	1800	0.1980
0.2446	0.76	1900	0.1946
0.2355	0.8	2000	0.1916
0.2405	0.84	2100	0.1895
0.2287	0.88	2200	0.1870
0.2291	0.92	2300	0.1848
0.2164	0.96	2400	0.1834
0.2126	1.0	2500	0.1819
0.216	1.04	2600	0.1797
0.2139	1.08	2700	0.1776
0.21	1.12	2800	0.1761
0.2055	1.16	2900	0.1749
0.2083	1.2	3000	0.1730
0.1979	1.24	3100	0.1718
0.2056	1.28	3200	0.1705
0.1999	1.32	3300	0.1696
0.2014	1.3600	3400	0.1681
0.2052	1.4	3500	0.1667
0.1858	1.44	3600	0.1659
0.2085	1.48	3700	0.1640
0.1971	1.52	3800	0.1634
0.199	1.56	3900	0.1625
0.1962	1.6	4000	0.1618
0.1953	1.6400	4100	0.1604
0.1925	1.6800	4200	0.1593
0.1998	1.72	4300	0.1588
0.1937	1.76	4400	0.1572
0.1934	1.8	4500	0.1571
0.1931	1.8400	4600	0.1563
0.1924	1.88	4700	0.1547
0.1864	1.92	4800	0.1546
0.1878	1.96	4900	0.1535
0.1821	2.0	5000	0.1533
0.1824	2.04	5100	0.1526
0.1814	2.08	5200	0.1523
0.1823	2.12	5300	0.1509
0.1826	2.16	5400	0.1507
0.1828	2.2	5500	0.1500
0.1787	2.24	5600	0.1495
0.1832	2.2800	5700	0.1491
0.173	2.32	5800	0.1485
0.1773	2.36	5900	0.1481
0.1751	2.4	6000	0.1479
0.1658	2.44	6100	0.1472
0.1803	2.48	6200	0.1465
0.1725	2.52	6300	0.1458
0.1711	2.56	6400	0.1456
0.1796	2.6	6500	0.1454
0.1739	2.64	6600	0.1447
0.1689	2.68	6700	0.1441
0.166	2.7200	6800	0.1441
0.1655	2.76	6900	0.1437
0.173	2.8	7000	0.1435
0.1693	2.84	7100	0.1423
0.1739	2.88	7200	0.1426
0.1703	2.92	7300	0.1419
0.1675	2.96	7400	0.1419
0.1723	3.0	7500	0.1410
0.1655	3.04	7600	0.1410
0.1671	3.08	7700	0.1409
0.1633	3.12	7800	0.1408
0.1611	3.16	7900	0.1408
0.1622	3.2	8000	0.1403
0.1619	3.24	8100	0.1399
0.1667	3.2800	8200	0.1395
0.164	3.32	8300	0.1393
0.1635	3.36	8400	0.1388
0.1672	3.4	8500	0.1386
0.164	3.44	8600	0.1383
0.1673	3.48	8700	0.1381
0.1643	3.52	8800	0.1379
0.1612	3.56	8900	0.1379
0.1578	3.6	9000	0.1378
0.1651	3.64	9100	0.1377
0.1631	3.68	9200	0.1374
0.1645	3.7200	9300	0.1370
0.1627	3.76	9400	0.1366
0.1607	3.8	9500	0.1371
0.1621	3.84	9600	0.1365
0.1683	3.88	9700	0.1363
0.1559	3.92	9800	0.1361
0.1601	3.96	9900	0.1361
0.1589	4.0	10000	0.1360
0.16	4.04	10100	0.1360
0.1589	4.08	10200	0.1359
0.1569	4.12	10300	0.1358
0.1579	4.16	10400	0.1357
0.1667	4.2	10500	0.1356
0.1567	4.24	10600	0.1354
0.1596	4.28	10700	0.1353
0.1584	4.32	10800	0.1351
0.1605	4.36	10900	0.1352
0.1543	4.4	11000	0.1351
0.1588	4.44	11100	0.1348
0.1553	4.48	11200	0.1348
0.1533	4.52	11300	0.1349
0.1529	4.5600	11400	0.1347
0.1597	4.6	11500	0.1347
0.1518	4.64	11600	0.1347
0.1585	4.68	11700	0.1345
0.156	4.72	11800	0.1345
0.1593	4.76	11900	0.1344
0.1622	4.8	12000	0.1344
0.1553	4.84	12100	0.1344
0.1645	4.88	12200	0.1344
0.1535	4.92	12300	0.1343
0.1572	4.96	12400	0.1343
0.1614	5.0	12500	0.1343

Framework versions

Transformers 4.47.0
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 3.3.1
Tokenizers 0.21.0

Library: transformers
Type: t5
License: apache-2.0
Created: Mar 9, 2025
Updated: Mar 9, 2025