基于BART-large架构微调的简历摘要生成模型，在ROUGE指标上表现优异
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发布时间 : 3/10/2022
模型简介
该模型是针对简历摘要任务微调的文本生成模型，能够从简历文本中提取关键信息生成简洁摘要
模型特点
高效摘要生成
经过9轮微调优化，在ROUGE指标上达到较高分数
专业领域适配
针对简历文本特点进行专门优化
混合精度训练
采用原生AMP技术加速训练过程
模型能力
文本摘要生成
关键信息提取
简历内容压缩
使用案例
人力资源
简历初筛
自动生成简历摘要，帮助HR快速筛选候选人
ROUGE-1得分59.76，能有效保留关键信息
求职辅助
简历优化
自动生成简历摘要，帮助求职者突出核心优势
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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