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Dialogled Base 16384
D

Dialogled Base 16384

MingZhongによって開発
DialogLMは、Longformer-Encoder-Decoder（LED）アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、長い対話理解と要約タスク用に設計されています。
大規模言語モデル
Transformers
 その他#長い対話理解#対話要約#16Kコンテキスト
ダウンロード数 566
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DialogLMは、長い対話理解と要約を対象とした事前学習モデルで、ウィンドウベースのノイズ除去タスクを事前学習目標として採用し、最大16,384トークンの入力シーケンスをサポートします。

モデル特徴

長い対話サポート
最大16,384トークンの入力シーケンスをサポートし、長い対話シナリオの処理に適しています。
ウィンドウベースのノイズ除去タスク
ウィンドウベースのノイズ除去タスクを事前学習目標として採用し、長い対話に対するモデルの理解能力を向上させます。
大量のデータでの学習
大量の長い対話データを利用して深度学習を行い、モデルの汎化能力を強化します。

モデル能力

長い対話理解
対話要約生成

使用事例

対話システム
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