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Distilbart Xsum 1 1

由sshleifer開發
DistilBART是BART模型的蒸餾版本,專為文本摘要任務優化,在保持較高性能的同時顯著減少模型大小和推理時間。
下載量 2,198
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

基於BART架構的蒸餾模型,主要用於生成式文本摘要任務,支持英語文本處理。通過知識蒸餾技術壓縮原始模型,實現更高效的推理。

模型特點

高效推理
相比原始BART-large模型,推理速度提升1.68倍,同時保持90%以上的Rouge分數
多版本配置
提供不同參數規模的子版本(12-1/6-6/12-3等),平衡性能與效率需求
雙數據集適配
分別針對CNN/DailyMail和XSum數據集優化,適應不同摘要風格需求

模型能力

生成式文本摘要
長文本壓縮
關鍵信息提取

使用案例

新聞媒體
新聞簡報生成
自動將長篇新聞報道壓縮為簡潔摘要
在XSum數據集上達到22.12 Rouge-2分數
內容分析
文檔概要生成
從長文檔中提取核心內容形成執行摘要
在CNN/DailyMail數據集上達到21.26 Rouge-2分數
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