解析Pegasus模型的混合与随机检查点方法
Pegasus模型利用C4和HugeNews数据集,通过混合与随机采样策略提高文本摘要的质量。该模型经过1.5M步长训练,优化了摘要的流畅性和准确性,适用于多种大型数据集。
Pegasus-large是一个由Jingqing Zhang、Yao Zhao、Mohammad Saleh和Peter J. Liu于2019年12月18日发表的项目,专注于文本摘要任务。它旨在通过对大规模文本进行预训练和重要句子的提取,实现对文本的抽象性摘要。该项目的原始代码可以在Google Research的GitHub上找到,而项目的详细文档可参考Hugging Face的文档。
Pegasus-large项目引入了“混合与随机”的检查点训练策略,利用C4和HugeNews这两个数据集进行模型训练,并在训练中随机抽取重要句子。相比于传统的方法,这种策略在多个数据集上的摘要效果都有显著提升。下表展示了该模型在不同数据集上的表现:
数据集 | C4 | HugeNews | 混合与随机 |
---|---|---|---|
xsum | 45.20/22.06/36.99 | 47.21/24.56/39.25 | 47.60/24.83/39.64 |
cnn_dailymail | 43.90/21.20/40.76 | 44.17/21.47/41.11 | 44.16/21.56/41.30 |
newsroom | 45.07/33.39/41.28 | 45.15/33.51/41.33 | 45.98/34.20/42.18 |
multi_news | 46.74/17.95/24.26 | 47.52/18.72/24.91 | 47.65/18.75/24.95 |
gigaword | 38.75/19.96/36.14 | 39.12/19.86/36.24 | 39.65/20.47/36.76 |
wikihow | 43.07/19.70/34.79 | 41.35/18.51/33.42 | 46.39/22.12/38.41 * |
reddit_tifu | 26.54/8.94/21.64 | 26.63/9.01/21.60 | 27.99/9.81/22.94 |
big_patent | 53.63/33.16/42.25 | 53.41/32.89/42.07 | 52.29/33.08/41.66 * |
arxiv | 44.70/17.27/25.80 | 44.67/17.18/25.73 | 44.21/16.95/25.67 |
pubmed | 45.49/19.90/27.69 | 45.09/19.56/27.42 | 45.97/20.15/28.25 |
aeslc | 37.69/21.85/36.84 | 37.40/21.22/36.45 | 37.68/21.25/36.51 |
billsum | 57.20/39.56/45.80 | 57.31/40.19/45.82 | 59.67/41.58/47.59 |
部分数据集(如wikihow和big_patent)的结果由于分词方式和数据处理的改变,不完全可比。wikihow数据集中含有对段落分隔很重要的换行符,而模型在旧版中缺乏编解码能力,big_patent数据集则对大小写进行了保留并做了一些格式清理。
如果对Pegasus-large项目相关研究感兴趣,可以参考以下论文:
@misc{zhang2019pegasus,
title={PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization},
author={Jingqing Zhang and Yao Zhao and Mohammad Saleh and Peter J. Liu},
year={2019},
eprint={1912.08777},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
该项目体现了文本摘要领域的前沿技术,通过创新性的训练策略和数据集应用,为各类文本摘要任务提供了更为高效和准确的解决方案。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流 程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理 等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号