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Distilbart Cnn 6 6
DistilBARTはBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスクに最適化されており、高い性能を維持しながら推論速度を大幅に向上させます。
ダウンロード数 48.17k
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
BARTアーキテクチャに基づく蒸留モデルで、生成的テキスト要約タスク、特にニュース要約シナリオ向けに最適化されています。
モデル特徴
効率的な推論
オリジナルBARTと比較して2.54倍高速化、パラメータ数45%削減
複数設定選択
6種類の異なるパラメータ規模のバリエーションを提供し、性能と効率のバランスを実現
二重データセット最適化
CNN/DailyMailとXSumデータセットでそれぞれ専用に最適化されたバージョン
モデル能力
生成的テキスト要約
長文圧縮
ニュース要点抽出
使用事例
ニュースメディア
自動ニュース要約
長文ニュース記事を簡潔な要約に圧縮
XSumデータセットで22.12 ROUGE-2スコアを達成
コンテンツ分析
ドキュメント重要情報抽出
長文ドキュメントから自動的に核心内容を抽出
CNN/DailyMailデータセットで21.26 ROUGE-2スコアを達成
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
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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