R

Roberta2roberta L 24 Cnn Daily Mail

googleによって開発
RoBERTa-Largeで初期化されたエンコーダ-デコーダモデルで、要約生成タスク向けに設計され、CNN/DailyMailデータセットでファインチューニングされています。
ダウンロード数 128
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはエンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用し、roberta-largeチェックポイントで初期化されており、テキスト要約生成タスクに適しています。

モデル特徴

RoBERTa-Large初期化
エンコーダとデコーダの両方が高性能なroberta-largeチェックポイントで初期化されています。
専門的な要約生成
CNN/DailyMailデータセットでファインチューニングされており、長文要約に最適化されています。
エンコーダ-デコーダアーキテクチャ
標準的なエンコーダ-デコーダ構造を採用しており、シーケンス間タスクに適しています。

モデル能力

テキスト要約生成
長文理解
キー情報抽出

使用事例

ニュースメディア
ニュース記事の要約
ニュース記事の核心内容を自動的に要約
簡潔で正確なニュースの要点を生成
コンテンツ分析
ドキュメントのキー情報抽出
長文ドキュメントからキー情報を抽出して要約を生成
ドキュメントの主要内容を迅速に理解するのに役立つ
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
© 2025AIbase