B
Bert2bert Base Arxiv Titlegen
由 Callidior 开发
基于BERT2BERT架构的自动论文标题生成模型，专门针对计算机科学领域的arXiv论文摘要生成标题。
下载量 19
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型能够根据计算机科学领域的论文摘要自动生成合适的标题，采用编码器-解码器架构，特别适用于学术写作辅助。
模型特点
基于注意力机制的Transformer架构
完全摒弃循环和卷积结构，仅使用注意力机制，具有更好的并行性和训练效率
大规模专业领域训练
使用318,500篇计算机科学领域的arXiv论文进行微调，专业性强
高效训练
相比传统模型显著减少训练时间，在8块GPU上3.5天即可完成训练
模型能力
学术文本生成
论文标题自动生成
自然语言处理
使用案例
学术写作辅助
论文标题建议
研究人员输入论文摘要，获取合适的标题建议
生成的标题符合学术规范，准确反映论文内容
学术文献整理
图书馆或文献管理系统自动为未命名文献生成标题
提高文献管理效率
机器翻译评估
翻译质量评估
在WMT 2014英德和英法翻译任务中作为评估工具
英德翻译28.4 BLEU值，英法翻译41.8 BLEU值，创下单模型新纪录
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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