Дообученная на научных текстах BART-модель для генерации кратких highlights с основными выводами исследования.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
RKMVNLP-scihigh-task1-bart-large-run1 — англоязычная модель команды RKMV_NLP для генерации кратких научных highlights. Она создана дообучением BART-Large с помощью LoRA на задаче FIRE SciHigh Subtask 1, набор MixSub-SciHigh, и предназначена для преобразования научного текста в краткие основные выводы. Модель использует архитектуру BART encoder-decoder, принимает текст и генерирует текст; базовая модель имеет контекст до 1024 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.
Контекст ограничен 1024 токенами; качество генерации для текстов за пределами научных публикаций и сценариев FIRE SciHigh не описано.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
BART-Large fine-tuned with LoRA for research highlight generation (FIRE SciHigh Subtask 1, MixSub-SciHigh). Team RKMV_NLP.
facebook/bart-largeInput = paper abstract, output = research highlights.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…