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Bert2bert Base Arxiv Titlegen
B
Bert2bert Base Arxiv Titlegen
由Callidior開發
基於BERT2BERT架構的自動論文標題生成模型，專門針對計算機科學領域的arXiv論文摘要生成標題。
下載量 19
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型能夠根據計算機科學領域的論文摘要自動生成合適的標題，採用編碼器-解碼器架構，特別適用於學術寫作輔助。
模型特點
基於注意力機制的Transformer架構
完全摒棄循環和卷積結構，僅使用注意力機制，具有更好的並行性和訓練效率
大規模專業領域訓練
使用318,500篇計算機科學領域的arXiv論文進行微調，專業性強
高效訓練
相比傳統模型顯著減少訓練時間，在8塊GPU上3.5天即可完成訓練
模型能力
學術文本生成
論文標題自動生成
自然語言處理
使用案例
學術寫作輔助
論文標題建議
研究人員輸入論文摘要，獲取合適的標題建議
生成的標題符合學術規範，準確反映論文內容
學術文獻整理
圖書館或文獻管理系統自動為未命名文獻生成標題
提高文獻管理效率
機器翻譯評估
翻譯質量評估
在WMT 2014英德和英法翻譯任務中作為評估工具
英德翻譯28.4 BLEU值，英法翻譯41.8 BLEU值，創下單模型新紀錄
精選推薦AI模型
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專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
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