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Bert2bert Cnn Daily Mail
由 patrickvonplaten 开发
基于BERT2BERT架构的摘要生成模型，专为CNN/DailyMail数据集微调，适用于新闻文章摘要任务。
下载量 1,072
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于BERT2BERT架构的编码器-解码器模型，专门针对CNN/DailyMail新闻摘要数据集进行微调，能够生成高质量的新闻文章摘要。
模型特点
高质量摘要生成
在CNN/DailyMail测试集上取得ROUGE-2分数18.6853，能够生成连贯、准确的新闻摘要。
基于热启动BERT
利用预训练的BERT模型作为基础，通过热启动方式提高训练效率和模型性能。
编码器-解码器架构
采用Transformer架构的编码器-解码器结构，适合序列到序列的文本生成任务。
模型能力
新闻文章摘要生成
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻文章自动摘要
为长篇新闻文章生成简洁准确的摘要
在CNN/DailyMail测试集上ROUGE-L得分为28.191
内容聚合
多源新闻摘要
为来自不同来源的新闻内容生成统一摘要
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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