Chat-Summarizationオープンソース対話要約モデル - 効率的に対話要約を生成し、要点を簡単に把握

Chat Summarization

dnzblgnによって開発

これはT5-baseアーキテクチャを基に、LoRA技術でファインチューニングされた対話要約モデルで、効率的な対話要約生成のために設計されています。

ダウンロード数 15

リリース時間 : 10/8/2024

モデル概要

このモデルは低ランク適応（LoRA）技術を用いてT5-baseをファインチューニングし、対話要約タスクに特化しており、カスタマーサービス、インスタントメッセージ、コンテンツ作成など様々なシーンに適用可能です。

効率的なパラメータチューニング

低ランク適応（LoRA）技術を採用し、トレーニングパラメータを大幅に削減し、トレーニング効率を向上させます。

高品質な要約生成

samsumデータセットでファインチューニングされており、正確で一貫性のある対話要約を生成できます。

計算リソースの最適化

混合精度トレーニングをサポートし、シングルGPU環境での実行に適しており、ハードウェア要件を低減します。

対話要約生成

テキスト圧縮

情報抽出

カスタマーサービス

チャット記録の要約

カスタマーサービスのチャット記録をまとめ、品質監査やスタッフトレーニングに利用します。

サービス評価の効率化、手動チェック時間の削減。

インスタントメッセージ

対話要約生成

ユーザー向けにインスタントメッセージの対話要約を生成し、重要な内容を素早く確認できるようにします。

ユーザー体験の向上、読解時間の節約。

コンテンツ作成

キャラクター対話の要約

ライターがキャラクター対話を要約することで、ストーリー展開や対話内容を整理するのを支援します。

創作効率の向上、ストーリーの一貫性維持。

このモデルは、対話を要約するために設計されており、チャットやメッセージングの文脈での個人間の会話を要約するのに適しています。

このモデルは、チャットやメッセージングの文脈での個人間の会話などの対話を要約するために設計されています。以下のアプリケーションに適しています。

このモデルは、Seq2SeqアーキテクチャにLow-Rank Adaptation (LoRA) を適用したもので、パラメータ効率的な微調整 (PEFT) を行っています。これにより、計算量を削減しながらも精度を維持することができます。

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

プロパティ	詳細
モデルタイプ	Seq2Seq with Low-Rank Adaptation (LoRA)
ベースモデル	`google/t5-base`
アーキテクチャ	T5-base
微調整手法	LoRA (Low-Rank Adaptation)
PEFT手法	Parameter Efficient Fine-Tuning
学習データ	samsumdataset
評価指標	ROUGE (ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, ROUGE-Lsum)