metadata

tags:
  - summarization
  - mT5
language:
  - th
widget:
  - text: >-
      ผมกินตับหมูดิบแล้วหมดสติไป พอฟื้นอีกทีในต่างโลกดันกลายเป็นหมูซะงั้น!
      คนที่ช่วยผมเอาไว้คือเจส สาวน้อยผู้อ่านใจคนได้ อู๊ด! น่ารัก!
      ระดับสายตาหมูทำให้เห็นอะไรสีขาวบริสุทธิ์แวบๆ แจ่มเลย... “เอ่อ
      ฉันได้ยินเสียงในใจของคุณนะคะ…” ฉิบแล้ว! ความมักมากรั่วไหลหมด!
      แม้ว่าชีวิตประสาหมูที่มีเด็กสาวผู้อ่อนโยนคอยดูแลจะไม่เลว
      ผมก็ตัดสินใจมุ่งหน้าสู่นครหลวงพร้อมกับเจสเพื่อหาทางกลับเป็นมนุษย์
      การเดินทางแสนรื่นรมย์จึงเริ่มต้นขึ้น...
      แต่ไหงเราถึงถูกตามล่าเอาชีวิตล่ะเนี่ย!?
    example_title: Novel
  - text: >-
      พริ้ง คนเริงเมือง, ผลิตโดยบริษัท มีเดีย สตูดิโอ ร่วมกับ ,นีโน่ บราเดอร์ส,
      ที่ตอนนี้เดินทางมาถึงตอนอวสานแล้ว โดยวันนี้ถึงตอนที่, พริ้ง
      (จั๊กจั่น–อคัมย์สิริ), ฆ่าสามีที่ 6 ,หลวงเสนาะ, ตายไปเรียบร้อย
      ก็ถึงคราวที่จะทำตามใจตัวเองด้วยการอ่อย ,เปรมฤทัย (โตนนท์),
      ลูกชายคนเดียวของ ,หลวงเสนาะ,
      ให้กลายมาเป็นสามีของตัวเองสมใจอยากเสียที,งานนี้สกิลการอ่อยมาเต็ม
      เริ่มจากเดินมาหา, เปรมฤทัย,
      ที่ห้องก่อนจะบอกว่าไม่สามารถทำใจให้เลิกรักได้เลย
      จนมาถึงวันนี้วันที่สามารถเปิดใจได้แล้ว วันที่เราจะรักกันได้แล้ว
      ทำไมต้องห้ามใจอีก, เปรมฤทัย,
      ได้ยินแบบนี้ก็หวั่นไหวคล้อยตามไม่ห้ามใจปล่อยตัวให้ความเสน่หาเข้าครอบงำ,ฉากนี้
      ผกก. ,บุ๋ม–รัญญา, ยกกองไปถ่ายทำที่บ้านท่าไม้ จ.สมุทรสงคราม
      ก่อนเริ่มถ่ายจริง ,บุ๋ม, เรียกทั้ง, จั๊กจั่น, และ ,โตนนท์, มาทำสมาธิ
      และบิ้วท์ให้ทั้งคู่เข้าใจในความต้องการที่ทั้งตัวละคร ,พริ้ง, และ
      ,เปรมฤทัย, ต้องการปลดปล่อยออกมา เมื่อทั้งคู่เข้าใจบทแล้วเริ่มถ่ายจริง
      ,จั๊กจั่น, เล่นเต็มที่ไม่ยั้ง
      พรั่งพรูความรู้สึกที่มีออกมาพร้อมน้ำตาเรียกความสงสาร
      ก่อนจะโน้มจูบกันอย่างดูดดื่ม งานนี้จูบจริงไม่ใช้สแตนด์อินใดๆ
      ติดตามชมฉากแซ่บทิ้งทวน คืนวันพฤหัสบดีนี้ ทางช่อง 7.,ติดตามอ่านนิยายเรื่อง
      พริ้ง คนเริงเมือง ได้ที่นี่
    example_title: Thai Movie

mt5-base-thaisum

This repository contains the finetuned mT5-base model for Thai sentence summarization. The architecture of the model is based on mT5 model and fine-tuned on text-summarization pairs in Thai.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-04
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 1
seed: 42
optimizer: AdamW with betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08 and weight_decay=0.1
warmup step: 5000
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 6
gradient_accumulation_steps: 4

Framework versions

Transformers
Pytorch
Tokenizers