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Distilbart Cnn 12 6
DistilBART是BART模型的蒸餾版本，專門針對文本摘要任務進行了優化，在保持較高性能的同時顯著提升了推理速度。
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Release Time : 3/2/2022
Model Overview
基於BART架構的輕量級文本摘要模型，通過知識蒸餾技術壓縮模型規模，適用於新聞摘要生成等場景。
Model Features
高效推理
相比原始BART模型，推理速度提升2.54倍（distilbart-xsum-12-1版本）
性能平衡
在模型壓縮和摘要質量之間取得良好平衡，Rouge-L分數接近原始BART模型
多配置選擇
提供多種參數配置（如12-1、6-6等），滿足不同場景下的速度-精度需求
Model Capabilities
新聞摘要生成
長文本壓縮
關鍵信息提取
Use Cases
媒體行業
新聞自動摘要
為長篇新聞報道生成簡潔摘要
在CNN/DailyMail數據集上Rouge-2達20.57
內容分析
文檔關鍵信息提取
從長文檔中提取核心內容
在XSum數據集上Rouge-L達33.37
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