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bart-large-xsum

使用Bart大型模型进行高效文本总结

本文介绍了facebook/bart-large-xsum模型在文本总结任务中的应用,评估了其在cnn_dailymail、xsum和samsum数据集上的性能。其中,在xsum数据集上表现尤为突出,ROUGE-1评分达到45.4525。此外,还介绍了模型的损失函数优化、生成文本长度及准确性的提升。更多信息及模型变体请参考相关文档。

internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型(2022年数据)及其应用
GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理
本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型,主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文,实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取,同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分,为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。
AI Summarizer - 免费AI文本摘要工具 快速提取核心要点
AI工具AI文本摘要在线摘要工具多语言支持文章概括自定义摘要长度
AI Summarizer是一款免费的智能文本摘要工具,可快速提取文章、论文等各类文本的核心要点。支持多语言,可调节摘要长度,提供关键句和要点列表功能。该工具能帮助用户提高阅读效率,快速把握文章重点,是学习和工作中的高效文本处理助手。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
LLMSurvey - 大型语言模型(LLM)的论文和资源的汇总
GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验
LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型(LLM)的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变,分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响,同时提供了针对初学者的中文书籍,以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。
distilbert-dot-tas_b-b256-msmarco - 基于平衡主题感知采样的高效密集检索方案
BERT_DotDistilBertGithubHuggingfaceMSMARCO开源项目文本检索模型知识蒸馏
本项目提供了一个基于DistilBERT的密集文本检索模型,采用双编码器结构和点积评分机制。该模型使用平衡主题感知采样(TAS-B)方法在MS MARCO数据集上训练,可用于候选集重排序或直接进行向量索引密集检索。模型在多个测试集上展现出优于BM25基线的检索性能。其特点包括高效训练(单GPU 48小时内完成)和保留原始DistilBERT的6层架构。这一方案为高效密集检索提供了新的解决思路。
bert-large-finetuned-squad2 - BERT大规模问答模型的SQuAD2.0优化实现
BERTGithubHuggingfaceSQuAD2.0开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
bert-large-finetuned-squad2基于BERT大规模模型架构,通过SQuAD2.0数据集微调优化,实现了79.7%的F1评分。该模型支持transformers库快速部署,可识别问题是否有答案并提供准确回答。模型采用384序列长度和优化学习参数,在问答任务中展现稳定性能。
codet5-base-multi-sum - CodeT5-base多语言代码摘要生成模型
CodeT5GithubHuggingface代码摘要多语言训练开源项目模型自然语言处理预训练模型
CodeT5-base-multi-sum是基于CodeT5-base模型在CodeSearchNet数据集上微调的多语言代码摘要生成模型。支持Ruby、JavaScript、Go、Python、Java和PHP六种编程语言,采用平衡采样的多任务学习方法训练。模型在代码摘要生成任务上表现优异,总体BLEU分数为19.69。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用该模型,为多种编程语言的代码生成简洁准确的摘要。
summarizepaper - AI arXiv论文摘要生成及辅助问答系统
AIGithubNatural Language ProcessingPaper SummarizationVirtual AssistantarXiv开源项目
这是一款网页应用,利用先进的自然语言处理技术为arXiv学术论文生成摘要,并提供基于论文内容的虚拟助理解答功能。界面友好、支持多语言,并且安装和使用简单,适用于Python 3.6及以上版本。
summary-gpt-bot - 支持文本、URL、PDF和YouTube视频摘要的AI机器人
Azure OpenAIGithubOpenAISummary GPT BotTelegram bot开源项目文本摘要
AI驱动的Telegram机器人,支持文本、URL、PDF和YouTube视频摘要。可通过OpenAI GPT-4或Azure OpenAI服务部署,支持设置允许使用者列表,并可自定义环境变量以满足各种需求。
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