基于BART-large架构在生物医学论文摘要数据集上微调的文本生成模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门针对生物医学领域的论文摘要生成任务进行了优化，能够根据输入文本生成相关的摘要内容。
模型特点
生物医学领域优化
专门针对生物医学论文摘要数据集进行微调，在该领域具有更好的生成效果
基于BART-large架构
采用强大的BART-large预训练模型作为基础，具备优秀的文本理解和生成能力
模型能力
文本摘要生成
生物医学文本处理
论文摘要自动生成
使用案例
学术研究
论文摘要生成
为生物医学研究论文自动生成简洁准确的摘要
在评估集上Rouge1得分达到10.946
文献管理
文献摘要自动化
帮助研究人员快速获取大量文献的摘要信息
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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