# Rouge最適化

google/flan-t5-baseモデルを基に、対話要約タスク向けにPEFT手法でパラメータ効率的にファインチューニングしたバージョン

このモデルはfacebook/bart-largeをボド語の法律要約データセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデルです

google/mt5-smallモデルを未知のデータセットで微調整したバージョンで、主に英語からスペイン語への要約生成タスクに使用されます。

google/mt5-smallをアマゾンの英語-スペイン語データセットでファインチューニングした要約生成モデルで、英語からスペイン語へのテキスト要約タスクをサポートします。

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングしたテキスト処理モデルで、特定タスクのテキスト生成と変換に特化

Falconsai/text_summarizationをファインチューニングしたテキスト要約生成モデルで、長文から重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成できます。

google/mt5-smallをファインチューニングした要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセットで訓練され、英語テキストの要約タスクに適しています。

このモデルはIlyaGusev/rut5_base_sum_gazetaをファインチューニングしたバージョンで、主にロシア語テキスト要約生成タスクに使用されます。

これはAutoTrainプラットフォームでトレーニングされた要約生成モデルで、BioBARTアーキテクチャに基づいており、テキスト要約タスクに適しています。

T5アーキテクチャに基づくベトナム語テキスト要約生成モデルで、未知のデータセットでファインチューニングされており、簡潔なベトナム語要約の生成をサポートします。

これはAutoTrainでトレーニングされた金融対話要約生成モデルで、金融対話から重要な情報を抽出し簡潔な要約を生成するために特別に設計されています。

facebook/mbart-large-50をファインチューニングした英語からスペイン語への翻訳モデルで、評価セットで45.09のBLEUスコアを達成しました。

GoogleのmT5モデルを未知のデータセットでファインチューニングした要約生成モデルで、多言語テキスト要約タスクをサポート

これはAutoTrainプラットフォームでトレーニングされた要約生成モデルで、金融分野のテキスト要約タスクに適しています。

このモデルはSalesforce/codet5-baseをファインチューニングしたバージョンで、Python関数のドキュメント文字列を生成するために使用されます。

Salesforce/codet5-smallを微調整したモデルで、Python関数のドキュメント文字列を生成するために使用されます

これはAutoTrainプラットフォームでトレーニングされたT5-Pegasusアーキテクチャの中国語要約生成モデルで、テキストからキー情報を抽出して要約を生成するのに適しています。

google/flan - t5 - largeモデルをベースに、フィードバックに基づく要約データセットで微調整したテキスト要約モデル

このモデルはsummarize_from_feedbackデータセットを使用してgoogle/flan-t5-smallをファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト要約タスクに使用されます。

google/mt5-smallを基にファインチューニングした日本語要約生成モデルで、ニュース記事の要約生成に特化

TGL-3はt5-smallをファインチューニングした要約生成モデルで、23000件のopenreview.net要約データで訓練され、学術テキスト要約生成タスクをサポートします。

T5-smallモデルをCNN/DailyMailニュースデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、ニュース記事の簡潔な要約を生成できます。

T5-smallモデルをcnn_dailymailデータセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

T5-smallアーキテクチャに基づき、cnn_dailymailデータセットで微調整されたテキスト要約生成モデルで、ニュース要約生成タスクに特化しています。

google/mt5-baseをpn_summaryデータセットでファインチューニングしたペルシャ語要約生成モデル

AraT5-baseモデルをアラビア語要約データセットxlsumでファインチューニングした抽象的要約モデル

mT5ベースの多言語要約生成モデルで、XLSumデータセットでアラビア語向けに特別にファインチューニングされています

このモデルはmT5_multilingual_XLSumを未知のデータセットでファインチューニングして得られたポルトガル語テキスト要約モデルです

google/mt5-smallモデルをアマゾンデータセットでファインチューニングした英西翻訳モデルで、テキスト要約タスクに特化

T5-smallアーキテクチャをSNLIデータセットでファインチューニングしたテキスト生成モデルで、矛盾関係の識別と要約生成タスクに特化

AraBARTモデルをアラビア語要約データセットxlsumでファインチューニングしたテキスト要約モデル

このモデルはgoogle/mt5-smallをAmazonデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、英語から繁体字中国語への要約生成タスクをサポートします。

distilbart-cnn-12-6モデルを微調整したテキスト要約生成モデルで、弱教師ありデータで1000ステップ訓練

BART-largeアーキテクチャをベースにwsj_marketsデータセットでファインチューニングされたテキスト生成モデルで、要約生成タスクに優れています

DistilBARTはBARTモデルの蒸留バージョンで、テキスト要約タスクに特化しており、高い性能を維持しながらモデルサイズと推論時間を大幅に削減します。

DistilBARTはBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約生成タスクに特化しており、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。

このモデルは、コンピュータサイエンス分野のarXiv論文データセットでファインチューニングされたmT5-smallベースのテキスト要約生成モデルで、技術的な内容の簡潔な要約を生成するのに優れています。

DistilBARTはBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスクに最適化されており、高い性能を維持しながら推論速度を大幅に向上させます。

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。

これはスペイン語BERTモデル（BETO）をファインチューニングしたテキスト要約モデルで、スペイン語テキストの自動要約生成に特化しています。