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Bart Large Xsum Finetuned Samsum V2
模型概述
一個針對對話摘要任務優化的BART模型，在samsum數據集上微調，能夠將對話內容壓縮為簡潔的摘要。
模型特點
對話摘要優化
專門針對對話內容進行優化，能有效提取對話關鍵信息生成摘要
基於BART架構
採用BART-large-xsum作為基礎模型，具備強大的序列到序列生成能力
高質量評估指標
在samsum測試集上達到54.2的Rouge1分數，表現優異
模型能力
文本摘要生成
對話內容壓縮
關鍵信息提取
使用案例
對話處理
會議記錄摘要
將冗長的會議對話自動生成簡潔的會議紀要
可節省人工整理時間，提高工作效率
客服對話摘要
自動提取客服對話中的關鍵問題和解決方案
便於後續分析和質量檢查
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98