DistilBART-CNN-12-6 是一个基于 BART 架构的轻量级摘要生成模型，专门针对 CNN/Daily Mail 数据集进行了优化。
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发布时间 : 4/20/2025
模型简介
该模型是 BART 模型的蒸馏版本，专注于文本摘要任务，能够从长文本中提取关键信息生成简洁摘要。
模型特点
轻量高效
通过知识蒸馏技术保留了 BART 模型 97% 的性能，同时参数量减少一半
CNN/Daily Mail 优化
专门针对新闻摘要场景进行优化
快速推理
相比完整 BART 模型，推理速度显著提升
模型能力
文本摘要生成
长文本理解
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摘要
生成符合人类写作习惯的新闻摘要
内容分析
研究报告摘要
从学术论文或技术报告中提取核心发现
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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