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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發布時間 : 3/2/2022
模型概述
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。
模型特點
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
模型能力
新聞摘要生成
長文本壓縮
關鍵信息提取
使用案例
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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L
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C
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R
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