基于BART架构的文本摘要模型，在未知数据集上微调，擅长生成简历摘要
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发布时间 : 3/8/2022
模型简介
该模型是基于BART-large-cnn架构微调的文本摘要生成模型，专门针对简历摘要任务进行了优化
模型特点
高质量摘要生成
在评估集上取得了61.441的Rouge1分数，表明摘要质量较高
简历摘要优化
专门针对简历内容进行了微调，适合生成职业相关的摘要
高效训练配置
使用了梯度累积和混合精度训练等技术优化训练效率
模型能力
文本摘要生成
简历内容提炼
关键信息提取
使用案例
职业服务
简历自动摘要
为求职者简历生成简洁专业的摘要
Rouge1分数61.441，表明摘要质量良好
人力资源
候选人简历筛选
帮助HR快速浏览大量简历的关键信息
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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