distilbart-xsum-12-6

优化轻量级文本摘要模型提高效率降低资源消耗

distilbart-xsum-12-6是一款经过优化的文本摘要模型。与BART基线模型相比，它在保持相似Rouge评分的同时，大幅减少了参数量和推理时间。模型仅使用306MM参数，推理速度提升1.68倍，Rouge-2和Rouge-L分数分别达到22.12和36.99。该模型基于CNN/DailyMail和XSum数据集训练，适合需要高效处理的文本摘要任务。

HuggingfaceDistilBART模型压缩文本摘要开源项目模型推理性能Github自然语言处理

Hugging Face

文档

项目概述

distilbart-xsum-12-6是一个基于BART的自动文本摘要模型，它通过蒸馏技术优化了原始BART模型，在保持性能的同时显著提升了推理速度。这个模型是多个DistilBART系列模型中表现最出色的一个。

核心特点

采用了知识蒸馏技术，模型参数量为306MM，比基准BART模型(406MM)减少了25%
推理速度提升显著，相比基准模型快1.68倍
在Rouge-2和Rouge-L评分上均优于原始BART模型
支持条件生成任务，特别适合文本摘要场景

性能评估

这个模型在关键指标上表现优异：

Rouge-2分数达到22.12，高于基准模型的21.85
Rouge-L分数达到36.99，同样超过基准模型的36.50
在保持较高性能的同时，推理时间从229ms降低到137ms

技术实现

该模型基于HuggingFace的transformers库实现，用户可以通过BartForConditionalGeneration类轻松加载和使用。它主要针对英文文本摘要任务进行了优化，在CNN/DailyMail和XSum两个数据集上都进行了训练。

应用价值

这个模型特别适合需要在有限计算资源下进行高质量文本摘要的场景。它在保持了出色的摘要质量的同时，显著降低了计算开销，使其非常适合生产环境的部署和应用。

使用许可

该项目采用Apache-2.0许可证，允许用户在遵守协议的前提下自由使用和修改。

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