wehub-resource-syncBART
模型简介
BART 是一种 Seq2Seq 结构的降噪自编码器，通过增加噪声来破环文本然后重建原文本来训练模型。它使用一个标准的 Transformer 结构，可以被看作泛化的 BERT（由于是双向编码器），GPT（由于是从左到右解码器），和一些其他的预训练模型结构。
本项目是 BART 在 PaddlePaddle 2.2上开源实现的文本摘要的例子，包含了在CNN/DailyMail数据集上微调和生成的代码。
使用请参考
BART 是一种 Seq2Seq 结构的降噪自编码器，通过增加噪声来破环文本然后重建原文本来训练模型。它使用一个标准的 Transformer 结构，可以被看作泛化的 BERT（由于是双向编码器），GPT（由于是从左到右解码器），和一些其他的预训练模型结构。
本项目是 BART 在 PaddlePaddle 2.2上开源实现的文本摘要的例子，包含了在CNN/DailyMail数据集上微调和生成的代码。
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