DistilBART是BART模型的蒸馏版本，专注于文本摘要任务，在保持较高性能的同时显著减少模型大小和推理时间。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
DistilBART是基于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，适用于新闻摘要生成等场景。
模型特点
高效推理
相比原始BART模型，推理速度提升2.54倍，同时保持较好的摘要质量
轻量级架构
参数量仅为222M，比原始BART-large(406M)减少约45%
多版本选择
提供不同压缩比例的模型版本，平衡性能与效率
模型能力
文本摘要生成
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻自动摘要
将长篇新闻报道压缩为简洁摘要
在CNN/Daily Mail数据集上Rouge-L达33.37
内容分析
文档关键信息提取
从长文档中提取核心内容
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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