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Bart Base Cnn R2 18.7 D23 Hybrid
這是一個經過剪枝優化的BART-base模型，專門針對CNN/DailyMail數據集進行微調，用於摘要生成任務。
下載量 18
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型基於facebook/bart-base架構，通過nn_pruning庫進行剪枝優化，保留了23%的線性層權重和45%的總體權重，移除了28.2%的注意力頭，在保持較好性能的同時減少了模型大小。
模型特點
高效剪枝
使用nn_pruning技術進行剪枝，僅保留23%的線性層權重，整體保留45%原始權重，顯著減小模型體積。
注意力頭優化
通過塊剪枝移除了28.2%的注意力頭(61/216)，提高推理效率。
專業微調
針對CNN/DailyMail新聞摘要數據集進行專門優化，在Rouge指標上表現良好。
模型能力
文本摘要生成
新聞內容壓縮
英語文本處理
使用案例
新聞處理
新聞摘要生成
自動生成新聞文章的簡短摘要
Rouge-1:41.43, Rouge-2:18.72, Rouge-L:38.35
內容壓縮
長文本壓縮
將長篇文章壓縮為關鍵信息摘要
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