T5 Small German
T
T5 Small German
Shahmによって開発
T5-smallアーキテクチャに基づいて微調整されたドイツ語要約生成モデルで、mlsumドイツ語データセットで7エポック訓練し、Rouge1スコアが42.38です。
ダウンロード数 108
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、ドイツ語テキストの自動要約生成タスクに最適化されたTransformerモデルで、ドイツ語のニュースなどの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適しています。
モデル特徴
ドイツ語最適化
ドイツ語テキストの特性に特化して微調整され、ドイツ語の文法構造と語彙の特徴をより正確に処理します。
効率的な要約
生成される要約の平均長は47.8トークンで、情報の完全性を維持しながら高度な圧縮を実現します。
多次元評価
Rouge1/2/L/Lsumの4つの指標を通じて要約の品質を全面的に評価します。
モデル能力
ドイツ語テキスト理解
自動要約生成
テキスト圧縮
重要情報抽出
使用事例
ニュース処理
ニュースブリーフ生成
ドイツ語のニュース記事を自動的に簡潔な要点要約に圧縮します。
Rouge1スコアが42.38で、原文の主要な情報を保持します。
コンテンツ分析
長文書要約
ドイツ語の技術文書やレポートに対して執行要約を生成します。
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

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

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