# テキスト要約

T5-smallモデルをXSum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

T5 Small は Google がリリースした T5（Text-to-Text Transfer Transformer）モデルの小型バージョンで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

長文からキー情報を抽出し簡潔な要約を生成するテキスト要約生成タスクに特化したモデル

このモデルは要約生成モデルで、入力テキストの簡潔な要約を自動生成できます。

GPT-2アーキテクチャをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、PyTorchとCoreMLフレームワークをサポートし、簡潔で正確なテキスト要約の生成に適しています。

SummLlama3.2-3BはLlama3アーキテクチャを最適化した3.2Bパラメータの要約生成モデルで、様々なハードウェアニーズに対応する複数の量子化バージョンを提供します。

これはfacebook/bart-large-cnnモデルのONNX最適化バージョンで、主にテキスト要約タスクに使用されます。

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

T5-smallアーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、主にテキスト生成タスクに使用され、ROUGE指標では平均的な性能

DistilBART-CNN-12-6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、サイズが小さいながらも高い性能を維持しています。

FLAN-T5ベースのテキスト要約モデルで、英語テキストの自動要約生成に適しています。

BARTアーキテクチャに基づく大規模テキスト要約モデルで、CNN/DailyMailデータセットに最適化されています

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

これはFlax CLMプロセスに基づいて訓練されたスウェーデン語のGPT2スタイルのモデルで、訓練データはwiki40bデータセットのスウェーデン語部分から取得されます。

distilroberta-baseモデルをファインチューニングしたテキスト処理モデルで、汎用NLPタスクに適しています

BARTベースの弱教師ありハッシュタグ生成モデル、生成アプローチでトピックラベリングタスクを解決

KoGPT2はSKT-AIによって開発された韓国語GPT-2モデルで、Transformerアーキテクチャに基づいており、さまざまな韓国語テキスト生成タスクに適しています。

KeyBARTはBARTアーキテクチャに基づいて事前学習されたテキスト生成モデルで、CatSeqD形式に合致した連結キーフレーズシーケンスの生成に特化しています。

PinoはBigBirdアーキテクチャに基づくオランダ語の事前学習モデルで、疎な注意力機構を用いて長シーケンスのテキストを処理し、最大4096のシーケンス長をサポートします。

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。

PEGASUSはGoogle Researchが開発した、事前学習と間隔文抽出に基づく抽象的要約生成モデルです。

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最適化されており、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。

T5-smallモデルを未知のデータセットで微調整したテキスト要約モデルで、簡潔な要約の生成に長けています。