# 長文要約

BigBird-Pegasusアーキテクチャを最適化した議事録テキスト要約生成モデルで、最大4096トークンの議事録を処理し簡潔な要約を生成可能

Mistral 7Bアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、LoRA技術を用いて微調整の効率と性能を最適化しています。

FLAN-T5-XLをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、マップリデュース要約タスクのリデュースステップ専用

pegasus-x-baseをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、合成データを使用してトレーニングされ、長文書の要約タスクに優れています。

t5-baseをベースに微調整された法律文書要約生成モデルで、複雑な法律用語を分かりやすい表現に変換できます。

Qwen2-1.5B-Instructモデルを基に2回の微調整を行った要約生成専用モデル

BARTアーキテクチャを基にファインチューニングされたテキスト要約モデルで、会話やニュース記事の簡潔な要約を生成するために特別に設計されています。

BARTアーキテクチャを基に微調整されたテキスト要約モデルで、簡潔で正確な要約を生成するために設計されています

Long-T5アーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、合成データセットsynthsummでファインチューニングされ、長文要約タスクに特化しています。

MetaオリジナルのLlama-2 7Bモデルを微調整したオープンソースの長文コンテキスト言語モデルで、32Kのコンテキスト長をサポート

Long-T5アーキテクチャに基づく要約生成モデルで、多言語テキスト要約タスクをサポートします。

Pegasus-x-largeをファインチューニングした英語長文要約モデルで、学術原稿や会議記録などの複雑なテキストの抽象的要約生成をサポート

AutoTrainプラットフォームでトレーニングされたテキスト要約生成モデル、BART-Longformerアーキテクチャを採用

BookSumデータセットでファインチューニングされたLongT5-XLモデルで、長文要約に特化しており、SparkNotesのような要約を生成できます。

このモデルはbillsumデータセットでled-base-16384をファインチューニングしたバージョンで、長文要約生成タスク専用です。

Long-T5アーキテクチャに基づく大規模要約生成モデルで、書籍や長文書の要約タスクに特化して最適化されています

T5アーキテクチャを最適化した長文要約生成モデルで、最大16384トークンの入力を処理可能。書籍要約タスクで優れた性能を発揮します。

google/long-t5-tglobal-baseをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、XSumおよびCNN/DailyMailデータセットで良好なパフォーマンスを発揮します。

Long-T5アーキテクチャに基づく大規模要約生成モデルで、長文書要約タスクに最適化されており、16384トークンのコンテキスト長をサポートします。

LSG技術に基づくBARTモデルで、長いシーケンスの要約生成タスクに最適化されており、16384の長さの入力シーケンスをサポート

LongT5はT5を拡張した長文テキスト変換Transformerモデルで、transient-globalアテンションメカニズムを採用し、長文処理タスクに適しています。

LSG技術に基づくBART-baseモデルで、長文要約タスク向けにMediaSumデータセットでファインチューニングされ、4096長のシーケンス処理をサポート

LSG技術に基づくBART-baseモデルで、長文要約タスク向けに設計されており、4096長の入力シーケンスをサポート

BARTアーキテクチャに基づく長文要約モデルで、PubMed科学論文データセットに特化してファインチューニングされており、最大16384トークンの入力シーケンスを処理可能

LSGアテンションメカニズムに基づく長シーケンス処理モデル、科学論文要約生成タスク用にファインチューニング

BARTアーキテクチャに基づく長シーケンス処理モデルで、科学論文の要約生成タスクに最適化されており、16384の長文入力をサポート

BigBirdはスパースアテンションに基づくTransformerモデルで、最大4096の長いシーケンスを処理でき、長文要約などのタスクに適しています。

BigBirdは疎な注意力に基づくTransformerモデルで、より長いシーケンスを処理でき、長文書要約などのタスクに適しています。

booksumデータセットを用いて訓練されたBigBird Pegasusモデルで、解説的要約の生成に特化しており、読みやすく理解しやすい要約内容を提供することを目的としています。

PEGASUSアーキテクチャに基づく大型の要約生成モデルで、booksumデータセットで微調整され、理解しやすいSparkNotesスタイルの要約生成に長けています。

PegasusはTransformerベースのシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約タスク専用に設計されています。このモデルはGoogleのPegasusアーキテクチャを基にしており、高品質な要約を生成するために微調整されています。