DistilBART是BART模型的蒸馏版本，专注于文本摘要生成任务，在保持较高性能的同时显著减少模型参数量和推理时间。
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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，专门用于生成新闻文章的简洁摘要，平衡了模型大小与摘要质量。
模型特点
高效推理
相比原始BART-large模型，推理速度提升2.54倍（XSUM任务）
参数优化
参数量减少45%（222M vs 406M），保持接近基线的摘要质量
多配置选择
提供不同层数配置的模型变体，满足不同性能需求
模型能力
新闻摘要生成
长文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻自动摘要
为长篇新闻报道生成简洁的要点摘要
在XSUM数据集上达到Rouge-L 33.37
内容分析
文档关键信息提取
从长文档中提取核心内容
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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