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减少模型大小和推理时间。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
DistilBART 是基于 BART 架构的轻量级文本摘要模型，通过知识蒸馏技术压缩原始模型，适用于生成简洁准确的摘要。
模型特点
高效推理
相比原始 BART 模型，推理速度提升 2.54 倍
轻量级
参数量减少约 45%，从 406M 降至 222M
性能平衡
在模型大小和摘要质量(Rouge分数)之间取得良好平衡
模型能力
文本摘要生成
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻摘要
新闻文章摘要
将长篇新闻文章自动压缩为简洁摘要
在 CNN/DailyMail 数据集上 Rouge-L 达到 33.37
内容概括
文档摘要
为长文档生成执行摘要
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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