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Bart Large Samsum

linydubによって開発
BART-largeアーキテクチャに基づいて微調整された対話要約生成モデルで、SAMSumデータセットでトレーニングされ、対話テキストの要約に特化して最適化されています。
ダウンロード数 670
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは対話内容を自動的に簡潔な要約に変換することができ、カスタマーサービスの記録や会議の議事録などのシーンの自動化処理に適しています。

モデル特徴

効率的な対話要約
対話シーンに特化して最適化されており、対話の核心内容を正確に捉えることができます。
AzureMLトレーニング
Azure機械学習サービスを使用してトレーニングされ、8枚のNVIDIA V100 GPUが搭載されています。
環境にやさしい計算
トレーニング過程の炭素排出量はわずか0.0297キログラムで、CodeCarbonで監視されています。
即座に使用可能
簡単なHuggingFace pipelineインターフェースを提供し、統合が容易です。

モデル能力

対話テキストの理解
自動要約生成
多輪対話の処理

使用事例

カスタマーサービス自動化
カスタマーサービス対話要約
カスタマーサービスの対話の核心問題と解決策の要約を自動生成します。
ROUGE-Lスコア44.18
会議記録
会議議事録生成
多輪の会議討論を自動的に重要な決定ポイントの要約にまとめます。
平均で約30語の要約を生成
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