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Distilbart Cnn 6 6

Xenovaによって開発
BARTアーキテクチャに基づく軽量テキスト要約モデル。知識蒸留技術で元のモデルサイズを圧縮し、中核的な要約能力を保持
ダウンロード数 1,260
リリース時間 : 5/2/2023

モデル概要

このモデルはBARTの蒸留版で、テキスト要約タスクに特化して最適化されており、高い要約品質を維持しながら計算リソース要件を大幅に削減

モデル特徴

軽量で効率的
知識蒸留技術により元のBARTモデルサイズを半減し、計算リソース要件を大幅に低減
中核能力を保持
モデルサイズが縮小されても、元のモデルの90%以上の要約品質を維持
ウェブ対応
ONNX形式の重みを提供し、Transformers.jsを通じてブラウザ環境で実行可能

モデル能力

生成的テキスト要約
長文圧縮
キー情報抽出

使用事例

コンテンツ要約
ニュース要約
ニュース記事の要点を自動生成
核心情報を含む3-5文の簡潔な要約を生成可能
文書濃縮
技術文書や研究報告を実行サマリーに圧縮
主要な結論と技術パラメータを保持
コンテンツ前処理
検索機能強化
検索エンジン向けにウェブコンテンツの要約を生成
検索結果の可読性と情報密度を向上
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