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pegasus-samsum

PEGASUS模型驱动的对话摘要生成系统

该项目是基于Google的PEGASUS-CNN/DailyMail预训练模型,在SAMSum对话数据集上微调的对话摘要生成系统。源于《NLP with Transformers》一书,这个模型能自动提取对话内容的关键信息。在评估集上达到1.4875的损失值,采用Adam优化器和线性学习率调度进行训练。此项目展示了如何将先进的NLP技术运用于实际的对话摘要任务中。

sumy - 简易文本摘要提取和评估工具,支持多种语言
GithubPythonsumy命令行工具开源项目文本总结自动摘要
Sumy是一款简单的文本摘要提取工具,支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装,用户可在命令行或浏览器中使用,Python API便于集成项目,还支持容器化运行,满足多种使用需求。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
Go Summarize - 免费智能YouTube视频摘要生成器
AIAI工具ChatGPTGo SummarizeYouTube视频摘要
Go Summarize作为一款免费的YouTube视频摘要工具,能够处理各类视频内容。其AI技术支持生成不同长度的摘要,适用于讲座、直播和政府会议等多种场景。目前已完成超过3600个视频的摘要生成,涵盖广泛的内容类别。该工具旨在帮助用户快速掌握视频核心信息,提升信息获取效率。
t5-base-finetuned-question-generation-ap - T5微调模型用于高效问题生成
GithubHuggingfaceSQuADT5开源项目模型自然语言处理迁移学习问题生成
T5-base模型在SQuAD数据集上进行微调,通过整合答案和上下文实现问题生成。项目依托Hugging Face的Transformers库,在Google的支持下,利用迁移学习提升自然语言处理的精确度。支持大规模无标签数据集加载及优化训练脚本,以改善问答生成性能。
gemma-2-9b-it-SimPO - 基于SimPO算法的Gemma模型性能提升
GemmaGithubHuggingfaceSimPO偏好优化大语言模型开源项目模型模型微调
该项目基于Google的Gemma-2-9b-it模型,采用创新的SimPO算法在UltraFeedback数据集上进行微调。SimPO通过对齐奖励函数和生成概率,优化大型语言模型性能,无需参考模型。优化后的模型在多项评估指标上表现优异,尤其是对话能力和生成质量方面。项目提供了详细的模型信息、训练细节和评估结果,为相关研究和应用奠定基础。
WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力
GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据
基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集,对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次,专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异,并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能,需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发,访问需遵循相关商业许可证。
Any Summary - 多媒体文件AI智能摘要和分析工具
AI工具AI摘要ChatGPT自定义总结视频分析音频分析
Any Summary是AI驱动的文件摘要工具,能快速分析文本、音频和视频文件。利用ChatGPT技术提取关键点和洞见,支持自定义摘要格式如要点、引用或完整摘要。用户可提供个性化指令,适用于长篇采访和复杂文档的信息提取,提高信息处理效率。
magnum-v2-12b-gguf - 基于Claude 3优化的量化多语言聊天模型
ChatMLGPU训练GithubHuggingfaceMagnum开源项目微调模型语言模型
基于Mistral-Nemo-Base-2407开发的GGUF量化语言模型,通过复制Claude 3系列的文本生成能力,实现多语言对话功能。模型采用ChatML格式训练,整合多个数据集,经由8块H100 GPU完成双轮训练,具备自然流畅的语言交互表现。
t5-base-summarization-claim-extractor - 从摘要中提取基本论断,提高信息准确性评估
GithubHuggingfaceT5-base-summarization-claim-extractor主张提取开源项目摘要真实性评估机器学习模型模型自然语言推理
T5-base-summarization-claim-extractor基于T5架构,专注于从摘要中提取基本论断。该模型属于FENICE项目的一部分,通过自然语言推理和论断提取来评估摘要的真实性。它能有效提高总结中的信息准确性,但仅支持英文文本。结合其他工具使用,这一模型有助于增强文本摘要的可靠性,同时为机器学习和自然语言处理领域提供了重要支持。
Summarist.ai - 快速生成精准图书摘要的智能工具
AI工具AI生成摘要免费内容服务图书总结在线学习工具自助阅读
Summarist.ai是一个智能图书摘要生成网站。输入书名后,系统能在30秒内生成高质量摘要。目前已涵盖商业、历史、科学等多个领域,累计生成超百万份摘要。这一工具帮助读者快速把握核心内容,提高学习效率。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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