%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Mt5 Base Wikinewssum Spanish
google/mt5-baseをファインチューニングしたスペイン語要約生成モデルで、テキストから重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成するのに優れています
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはmT5アーキテクチャに基づくスペイン語テキスト要約生成モデルで、特定のデータセットでファインチューニングされており、ニュース類のテキストの要約生成タスクを処理できます
モデル特徴
スペイン語最適化
スペイン語テキストに特化してファインチューニングされており、スペイン語要約タスクで汎用多言語モデルよりも優れた性能を発揮します
mT5アーキテクチャベース
GoogleのmT5-baseをベースモデルとして採用しており、強力なテキスト理解と生成能力を備えています
効率的な要約生成
長文から重要な情報を抽出し、簡潔で正確な要約を生成できます
モデル能力
スペイン語テキスト理解
自動要約生成
ニューステキスト処理
使用事例
ニュースメディア
ニュース自動要約
スペイン語ニュース記事の簡潔な要約を生成
Rouge1スコア7.97、Rouge2スコア3.50
コンテンツ分析
ドキュメントの重要情報抽出
スペイン語ドキュメントから核心内容を抽出
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98