基于google/pegasus-multi_news微调的新闻标题生成模型，擅长从多文档输入中生成简洁标题
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于PEGASUS架构的序列到序列模型，专门针对多文档摘要和标题生成任务进行优化
模型特点
多文档处理能力
能够有效处理多个输入文档并生成连贯的摘要或标题
高效摘要生成
在Rouge指标上表现良好，特别适合新闻标题生成任务
预训练+微调架构
基于大规模预训练的PEGASUS模型，在特定任务上进行了微调
模型能力
多文档摘要生成
新闻标题生成
文本压缩
关键信息提取
使用案例
新闻媒体
新闻标题自动生成
为多来源的新闻内容自动生成简洁准确的标题
Rouge1得分41.616，表明生成内容与参考标题有较高相似度
新闻简报制作
从多个相关报道中生成简明扼要的新闻简报
内容聚合
多源内容摘要
为来自不同来源的相似内容生成统一摘要
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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