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flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。

long-t5-tglobal-base - LongT5模型:基于transient-global注意力的长序列文本转换器
GithubHuggingfaceLongT5开源项目文本编码模型注意力机制自然语言处理长序列处理
long-t5-tglobal-base是Google开发的基于T5架构的文本转换模型,专为处理长序列文本而设计。该模型采用transient-global注意力机制,支持高达16384个token的输入,在文本摘要和问答等任务中表现优异。通过类Pegasus的生成式预训练,long-t5-tglobal-base可针对特定任务进行微调,为长文本处理提供了高效解决方案。
t5-v1_1-xxl - Google T5模型的改进版本 提升多种NLP任务性能
C4数据集GithubHuggingfaceT5开源项目模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-xxl是Google T5模型的改进版本,采用GEGLU激活函数和优化的预训练策略。该模型在C4数据集上进行预训练,具有更大的d_model和更小的num_heads及d_ff参数。t5-v1_1-xxl在摘要、问答和文本分类等多种NLP任务中表现出色。研究人员可以利用这一模型进行迁移学习,促进自然语言处理技术的进步。
t5-base-finetuned-common_gen - 利用T5模型提升生成性常识推理能力
GithubHuggingfaceT5常识生成开源项目数据集模型模型微调自然语言处理
T5模型在CommonGen数据集上的微调提升了生成性常识推理,通过整合常识知识生成描述日常场景的连贯句子。CommonGen数据集包含30k概念集和50k句子,来自AMT众包和字幕语料。模型在基准测试中表现优异,ROUGE-2为17.10,ROUGE-L为39.47,展示出T5在概述、问答、文本分类等NLP任务中的有效性。
t5-small - T5架构的轻量级多语言文本转换模型
GithubHuggingfaceONNX格式T5模型开源项目文本摘要机器翻译模型自然语言处理
t5-small是基于T5架构的轻量级多语言文本处理模型。该模型采用编码器-解码器结构,通过多任务预训练增强了迁移学习能力。支持英语、法语、罗马尼亚语和德语等语言,适用于文本摘要和翻译等任务。模型已导出为ONNX格式,便于跨平台部署。开发者可通过Transformers库调用t5-small进行多种自然语言处理任务。
blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成
BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型
BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解,实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署,提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。
rut5-base-absum - 结合多任务训练的俄语文本抽象摘要模型
GithubHuggingfacePyTorchRussian summarization开源项目数据集模型模型微调语言模型
该模型基于cointegrated/rut5-base-multitask,为俄语文本的抽象摘要进行了优化,微调时使用了四个数据集。通过指定文本和参数,如词数、压缩率及最大长度,生成简明准确的摘要,适用于多种长度和复杂程度的文本。模型在提高摘要效率和内容相关性方面表现优异,特别适合需要简化信息的场合。
ke-t5-base - 多语言能力的文本生成与统一NLP框架
GithubHuggingfaceT5开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理跨语言
KE-T5模型实现了NLP任务的文本到文本一致性处理,适用于翻译、摘要和问答等领域。通过英韩预训练,增强非英语对话模型表现。其220百万参数支持同一损失函数和超参数设定,可用于生成、分类及回归任务。建议用户在使用时留意潜在偏见和局限。
t5-base-tag-generation - T5模型微调实现自动文章标签生成
GithubHuggingfacet5-base开源项目文本分类机器学习标签生成模型自然语言处理
t5-base-tag-generation是基于T5模型微调的文本生成工具,专门用于从文章内容自动生成标签。该模型利用190k Medium文章数据集训练,采用1000个标签的分类体系进行数据清洗和标签增强。它将多标签分类转化为文本生成任务,可为各类文本高效生成相关标签,提升内容分类和检索效率。模型在50000篇文章上训练一个epoch,展现出良好的标签生成能力。
distilbart-cnn-12-3 - 精简高效的文本摘要模型
DistilBARTGithubHuggingfaceRouge评分开源项目模型模型性能生成摘要计算效率
distilbart-cnn-12-3项目提供了该模型的高效版本,通过减少参数数量来优化文本摘要的性能。该模型适用于cnn_dailymail和xsum数据集,与基准相比显著降低了推理时间和计算复杂度,使大规模文本数据处理变得更为高效。
t5-v1_1-xl - Google T5-v1_1-xl:优化的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-xl是Google T5语言模型的升级版本,对原始T5进行了多项技术改进。主要优化包括采用GEGLU激活函数、预训练阶段关闭dropout、专注于C4数据集预训练等。该模型调整了架构参数,增大了d_model,减小了num_heads和d_ff。作为基础模型,t5-v1_1-xl需要针对具体任务进行微调。它为自然语言处理领域的迁移学习奠定了坚实基础,可广泛应用于文本摘要、问答系统、文本分类等多种任务。
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