# 長文本摘要

基於BigBird-Pegasus架構優化的會議轉錄文本摘要生成模型，支持處理長達4096標記的會議記錄並生成簡潔摘要

基於Mistral 7B架構的文本摘要模型，採用LoRA技術優化微調效率和性能。

基於FLAN-T5-XL微調的文本摘要模型，專門用於映射歸約摘要任務中的歸約步驟

基於pegasus-x-base微調的文本摘要模型，使用合成數據訓練，擅長處理長文檔摘要任務。

基於t5-base微調的法律文檔摘要生成模型，能將複雜的法律術語轉化為通俗易懂的表述

基於Qwen2-1.5B-Instruct模型進行2輪微調的摘要生成專用模型

基於BART架構微調的文本摘要模型，專門用於生成對話和新聞文章的簡潔摘要。

基於BART架構微調的文本摘要模型，專為生成簡潔準確的摘要而設計

基於Long-T5架構的文本摘要模型，使用合成數據集synthsumm微調，專注於長文本摘要任務。

基於Meta原版Llama-2 7B模型微調的開源長上下文語言模型，支持32K上下文長度

基於Long-T5架構的摘要生成模型，支持多語言文本摘要任務。

基於Pegasus-x-large微調的英語長文本摘要模型，支持學術文稿、會議記錄等複雜文本的抽象摘要生成

基於AutoTrain平臺訓練的文本摘要生成模型，採用BART-Longformer架構

基於BookSum數據集微調的LongT5-XL模型，專為長文本摘要設計，能生成類似SparkNotes的摘要。

該模型是在billsum數據集上對led-base-16384進行微調的版本，專門用於長文檔摘要生成任務。

基於Long-T5架構的大規模摘要生成模型，專門針對書籍和長文檔摘要任務進行優化

基於T5架構優化的長文本摘要生成模型，支持處理長達16384個token的輸入，在書籍摘要任務上表現優異。

基於google/long-t5-tglobal-base微調的文本摘要模型，在XSum和CNN/DailyMail數據集上表現良好。

基於Long-T5架構的大規模摘要生成模型，專門針對長文檔摘要任務優化，支持16384個token的上下文長度。

基於LSG技術的BART模型，專為處理長序列摘要生成任務優化，支持16384長度的輸入序列

LongT5是基於T5擴展的長序列文本到文本Transformer模型，採用transient-global注意力機制，適用於處理長文本任務。

基於LSG技術的BART-base模型，針對長文本摘要任務在MediaSum數據集上微調，支持4096長度的序列處理

基於LSG技術的BART-base模型，專為長文本摘要任務設計，支持4096長度的輸入序列

基於BART架構的長序列文本摘要模型，專門針對PubMed科學論文數據集微調，支持處理長達16384個標記的輸入序列

基於LSG注意力機制的長序列處理模型，專為科學論文摘要生成任務微調

基於BART架構的長序列處理模型，專為科學論文摘要生成任務優化，支持16384長度的長文本輸入

BigBirdPegasus 是一種基於稀疏注意力的 Transformer 模型，能夠處理更長的序列，特別適用於長文檔摘要任務。

基於booksum數據集訓練的BigBird Pegasus模型，專注於生成解釋性摘要，旨在提供易於閱讀和理解的摘要內容。

BigBird是一種基於稀疏注意力的Transformer模型，能夠處理更長的序列，適用於長文檔摘要等任務。

BigBird是一種基於稀疏注意力的Transformer模型，能夠處理長達4096的序列，適用於長文檔摘要等任務。

基於PEGASUS架構的大型摘要生成模型，在booksum數據集上微調，擅長生成易於理解的SparkNotes風格摘要

Pegasus是一個基於Transformer的序列到序列模型，專門用於文本摘要任務。該模型基於谷歌的Pegasus架構，經過微調以生成高質量的摘要。