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Bart Large Tos

ML-unipiによって開発
BARTはエンコーダー-エンコーダーアーキテクチャを採用したTransformerモデルで、利用規約の抽象的要約タスク向けにファインチューニングされています
ダウンロード数 21
リリース時間 : 8/29/2022

モデル概要

BARTモデルは英語で事前学習され、利用規約の抽象的要約タスク向けにファインチューニングされており、テキスト生成と理解タスクに優れています

モデル特徴

双方向エンコーダーと自己回帰デコーダー
BERT式双方向エンコーダーとGPT式自己回帰デコーダーを組み合わせ、理解力と生成能力を兼ね備えています
テキスト再構築事前学習
ノイズ破損と元のテキスト再構築による事前学習で、モデルの頑健性を強化
利用規約専用ファインチューニング
契約文書要約タスクに特化して最適化されており、法律文書処理に適しています

モデル能力

テキスト要約生成
テキスト理解
契約条項分析

使用事例

法律文書処理
利用規約要約
契約/利用規約の簡潔な要約を自動生成
キー情報を保持した簡潔な要約を生成
法律文書分析
複雑な法律文書から核心条項を抽出
汎用テキスト処理
ニュース要約
ニュース記事の要点要約を生成
例示のように30-130字の正確な要約を生成可能
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