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Distilbart Xsum 9 6
DistilBARTはBARTモデルの蒸留バージョンで、テキスト要約タスクに特化しており、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 421
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、生成型テキスト要約タスクに特化しており、モデルの性能と計算効率をバランスさせます。
モデル特徴
高効率推論
元のBART - largeモデルと比較して1.68倍の高速化を実現し、推論時間が229msから137msに短縮されます。
性能バランス
XSUMデータセットでRouge - 2が22.12に達し、元のBART - large(21.85)の性能に近いです。
軽量化設計
パラメータ数が25%減少(406Mから306M)し、本番環境へのデプロイに適しています。
モデル能力
単文書要約生成
長文圧縮
重要情報抽出
使用事例
ニュースメディア
ニュースブリーフ生成
ニュース記事の要点要約を自動生成します。
XSUMデータセットで専門的な要約レベルに達します。
ビジネス分析
レポートの簡素化
長いビジネスレポートを執行要約に圧縮します。
重要な意思決定情報を保持しながら、テキスト量を80%削減します。
おすすめAIモデル
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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
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