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提升推理速度。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
基于BART架构的蒸馏模型，专门用于生成式文本摘要任务，平衡了模型性能与计算效率。
模型特点
高效推理
相比原始BART-large模型实现1.68倍加速，推理时间从229ms降至137ms
性能平衡
在XSUM数据集上Rouge-2达22.12，接近原始BART-large(21.85)的性能
轻量化设计
参数量减少25%(从406M到306M)，更适合生产环境部署
模型能力
单文档摘要生成
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻简报生成
自动生成新闻文章的要点摘要
在XSUM数据集上达到专业摘要水平
商业分析
报告精简
将长篇商业报告压缩为执行摘要
保留关键决策信息的同时减少80%文本量
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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