基于BART架构的轻量级文本摘要模型，通过知识蒸馏技术压缩原始模型规模，保留核心摘要能力
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发布时间 : 5/2/2023
模型简介
该模型是BART的蒸馏版本，专门针对文本摘要任务优化，能在保持较高摘要质量的同时显著减少计算资源需求
模型特点
轻量高效
通过知识蒸馏技术将原始BART模型规模减半，显著降低计算资源需求
保留核心能力
尽管模型规模减小，但仍能保持原始模型90%以上的摘要质量
网页端适配
提供ONNX格式权重，支持通过Transformers.js在浏览器环境中运行
模型能力
生成式文本摘要
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
内容摘要
新闻摘要
自动生成新闻文章的要点摘要
可生成3-5句包含核心信息的简洁摘要
文档浓缩
将技术文档或研究报告压缩为执行摘要
保留关键结论和技术参数
内容预处理
搜索增强
为搜索引擎生成网页内容摘要
提升搜索结果的可读性和信息密度
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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