基于BART架构的大型摘要生成模型，专门针对医学文献摘要任务进行优化
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发布时间 : 10/19/2024
模型简介
该模型是基于BART架构的序列到序列模型，专门用于生成医学文献的摘要。它使用CNN/Daily Mail数据集进行预训练，并在PubMed摘要数据集上进行微调。
模型特点
医学文献摘要优化
专门针对PubMed医学文献摘要任务进行微调，在医学领域表现优异
双向编码器架构
采用BART的双向编码器架构，能够更好地理解上下文信息
自动回归解码
使用自回归解码器生成流畅、连贯的摘要文本
模型能力
文本摘要生成
医学文献处理
长文本压缩
使用案例
医学研究
医学文献自动摘要
为PubMed上的医学研究论文生成简洁准确的摘要
可帮助研究人员快速了解论文核心内容
医学知识提取
从长篇医学文献中提取关键信息
辅助医学信息检索和知识管理
学术辅助
研究文献综述辅助
为学术综述提供初步摘要材料
提高文献综述效率
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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