AIbase
JA
ホーム
Multi News Diff Weight
M

Multi News Diff Weight

cs608によって開発
このモデルは、facebook/bart-baseをmulti_newsデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、マルチドキュメント要約タスク専用に設計されています。
テキスト生成
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#マルチドキュメント要約#BARTファインチューニング#ニュース要約
ダウンロード数 15
リリース時間 : 5/15/2023

モデル概要

BARTアーキテクチャに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、複数のニュースドキュメントから要約を生成するためにファインチューニングされています。

モデル特徴

マルチドキュメント要約
複数の関連ドキュメントからキー情報を抽出し要約を生成するタスクに特化して最適化されています
BARTアーキテクチャベース
BART-baseをベースモデルとして使用し、双方向エンコーダーと自己回帰デコーダーの利点を組み合わせています
ROUGE評価
ROUGE指標を使用して性能を評価し、要約の品質を保証します

モデル能力

マルチドキュメント要約生成
テキスト圧縮
キー情報抽出

使用事例

ニュース処理
ニュース要約生成
複数の関連ニュース記事から自動的に簡潔な要約を生成
ROUGE-1スコア9.815
情報統合
複数ソース情報の統合
異なるソースからの類似コンテンツを統合し、統一された要約を生成
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 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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase