# テキスト要約最適化

このモデルは多様性アライメントのための個別化報酬モデルで、facebook/opt-350mをベースに訓練され、テキスト要約タスクに使用されます。

Flan-T5小型版をファインチューニングしたキーワード抽出モデルで、段落からキーワードを抽出するために特別に設計されています

LaMini-Flan-T5-248Mをファインチューニングしたプロンプト強化モデルで、テキストプロンプトの記述を拡張・最適化する

BARTアーキテクチャに基づくポルトガル語の事前学習モデルで、テキスト生成と理解タスクに適しています。

Henry Leonardiが率いるTaskloadチームによって開発された因果関係抽出モデルで、自動化情報抽出タスクに使用されます。

VOAペルシャ語コーパスで訓練されたBert2Bertモデルで、ニュース見出しを生成し、25.30のROUGE-2スコアを達成しました。

BARTphoはベトナム語向けの最初の事前学習シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、音節版と単語版の2つのバージョンがあり、生成型自然言語処理タスクに適しています。

T5アーキテクチャに基づくスウェーデン語テキスト生成および翻訳モデルで、要約生成や翻訳タスクに適しています。

BARTphoは、ベトナム語向けの最初の大規模単言語シーケンス-to-シーケンス事前学習モデルで、BARTアーキテクチャに基づいており、生成型自然言語処理タスクに特に適しています。