%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Bart Large Cnn Finetuned For Email And Text
MIT
BART Large CNNはBARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、テキスト要約生成タスクに特化しています。
テキスト生成 英語
B
vapit
17
0
Chat Summarizer
BART-largeアーキテクチャに基づく対話要約生成モデルで、SAMSumコーパスに特化してファインチューニングされており、効率的に対話の抽象的な要約を生成できます。
テキスト生成
Transformers
TransformersC
Huzaifa367
21
1
Bart Conversation Summarizer
BARTアーキテクチャに基づく対話要約生成モデルで、SAMSum対話データセットに特化してファインチューニングされています
テキスト生成 Transformers
TransformersB
Azma-AI
39
6
Rut5 Base Summ
ruT5-baseをファインチューニングしたロシア語テキストおよび対話要約モデルで、多様な分野のロシア語テキストの要約生成タスクをサポート
テキスト生成 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応R
d0rj
207
22
Finetuned Bart For Conversation Summary
BARTアーキテクチャに基づく対話要約生成モデルで、SAMSumコーパスに特化してファインチューニングされており、高品質な対話要約を生成できます。
テキスト生成 Transformers
TransformersF
kabita-choudhary
369
53
Flan T5 Base Samsum
Apache-2.0
Googleのflan-t5-baseモデルをsamsum対話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生成モデル
大規模言語モデル Transformers
TransformersF
philschmid
13.96k
90
Bart Base Finetuned Samsum En
Apache-2.0
このモデルはfacebook/bart-baseをsamsumデータセットでファインチューニングしたバージョンで、要約生成タスク専用です。
テキスト生成 Transformers
TransformersB
santiviquez
25
0
Bart Large Cnn Samsum
MIT
BART-largeアーキテクチャに基づく対話要約モデルで、SAMSumコーパス用に微調整され、対話要約の生成に適しています。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
philschmid
141.28k
258
Bart Large Xsum Samsum
Apache-2.0
これはBARTアーキテクチャに基づくシーケンスツーシーケンスモデルで、対話要約生成タスクに特化しています。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
lidiya
10.96k
38
Bart Large Xsum Samsum
Apache-2.0
このモデルはSamsumデータセットでファインチューニングされたBART-large-xsumモデルで、対話要約生成タスク専用です。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
knkarthick
14
0
Meeting Summary Samsum
Apache-2.0
このモデルはBARTアーキテクチャに基づくseq2seqモデルで、対話要約生成タスクに特化しており、SAMSumデータセットで微調整されたものです。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語M
knkarthick
25
9
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タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
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scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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