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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。

xlnet - 无监督语言表示学习新方法
GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统
XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法,采用Transformer-XL作为骨干模型,适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异,超越了BERT,取得了多项任务的最新最佳结果。
Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文,聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面,按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源,为研究者和实践者提供全面参考。
best_2b - Hugging Face Transformers模型概述及应用指南
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
本文详细介绍了一个Hugging Face Transformers模型的关键特性。内容涵盖模型架构、应用场景、潜在局限性、训练过程、评估方法及环境影响等方面。文档不仅帮助读者全面了解模型性能,还提示了使用中需要注意的问题。对于想要深入探索或应用这一先进语言模型的研究人员和开发者来说,本文是一份极具参考价值的资料。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
ArxivDigest - 基于大语言模型的个性化arXiv论文推荐系统
ArXivGPT-3.5-turbo-16kGithubHugging FaceOpenAISendGrid开源项目
此项目利用大语言模型根据用户的研究兴趣和自然语言描述,提供个性化的arXiv最新论文摘要和推荐。用户可以通过Hugging Face平台使用服务,并通过OpenAI API密钥设置每日订阅,生成定制化的HTML摘要并通过SendGrid API发送邮件。该工具有效节省了科研人员筛选和阅读论文标题和摘要的时间,提高了研究效率。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
hn_summary - 摘要Hacker News顶尖故事并自动发布至Telegram频道开源机器人
GithubHN SummaryHacker NewsOpenAITelegramgpt-3.5-turbo开源项目
HN Summary 是一个开源机器人,自动摘要 Hacker News 顶尖故事并发布在 Telegram 频道。它使用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型生成摘要,并鼓励用户通过 Telegram 频道提供反馈。这一项目展示了当前大语言模型的能力,并为进一步实验提供了平台。
SummarizePaper - arXiv论文智能摘要与对话式问答平台
AI工具arXiv开源研究文章论文摘要
SummarizePaper为arXiv研究论文提供智能摘要服务,生成简洁易懂的内容概要,包括关键点和通俗解释。平台还配备对话式AI助手,支持用户与论文进行交互问答。这一开源工具致力于帮助研究人员、学生、记者及科研爱好者快速理解复杂学术内容,提升学习和研究效率。通过结合智能摘要和互动问答功能,SummarizePaper为用户提供了一站式的arXiv论文解析体验。
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。
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