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Distilbart Xsum 12 3
DistilBARTはBARTモデルの蒸留バージョンで、要約生成タスクに特化して最適化されており、高い性能を維持しながらモデルのパラメータ数と推論時間を大幅に削減します。
ダウンロード数 579
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軽量級要約生成モデルで、知識蒸留技術を通じて元のモデルを圧縮し、ニュース要約などのテキスト圧縮シナリオに適しています。
モデル特徴
高効率推論
元のBARTモデルと比較して2.54倍の高速化を実現し、計算リソースの要件を大幅に削減します。
性能バランス
モデルサイズと要約品質 (Rougeスコア) の間で良好なバランスを達成します。
複数バージョン選択可能
異なるハードウェア条件に適応するために、異なるパラメータ規模のバリエーションを提供します。
モデル能力
ニュース要約生成
長文テキスト圧縮
重要情報抽出
使用事例
メディア業界
ニュース自動要約
長編のニュース記事を簡潔な要約に圧縮します。
XSumデータセットで21.37のRouge - 2スコアを達成しました。
知識管理
文書要約
技術文書や研究報告の概要を自動生成します。
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