Bart Base Portuguese

🚀 BART（基礎大小模型）

BART是在葡萄牙語上進行預訓練的模型，適用於文本生成和理解任務。

🚀 快速開始

你可以使用以下代碼來加載和使用這個預訓練的BART模型：

from transformers import BartTokenizer, BartModel

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')
model = BartModel.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')

inputs = tokenizer("No meio do caminho havia uma pedra", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

✨ 主要特性

BART是一種transformer編碼器 - 解碼器（seq2seq）類型的模型，具有雙向編碼器（類似於BERT）和自迴歸解碼器（類似於GPT）。它通過以下方式進行預訓練：(1) 用任意噪聲函數破壞文本；(2) 學習一個模型來重建原始文本。BART在微調用於文本生成任務（例如摘要、翻譯）時特別有效，但在理解任務（例如文本分類和問答）中也表現出色。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import BartTokenizer, BartModel

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')
model = BartModel.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')

inputs = tokenizer("No meio do caminho havia uma pedra", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

📚 詳細文檔

使用和限制

你可以使用基礎模型進行文本填充。然而，該模型在針對特定任務的數據集上進行微調後會更有用。

引用信息

@misc {adalberto_ferreira_barbosa_junior_2024,
	author       = { {Adalberto Ferreira Barbosa Junior} },
	title        = { bart-base-portuguese (Revision 149de72) },
	year         = 2024,
	url          = { https://huggingface.co/adalbertojunior/bart-base-portuguese },
	doi          = { 10.57967/hf/3264 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

📄 許可證

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🔧 技術細節

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📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟相關內容，故跳過該章節。