建议一个合适的语言模型来执行总结任务.
对于执行总结的任务,一种合适的语言模型是BART (双向和自动回归转换器) 模型.该模型对于生成文本和文本总结任务非常有效,因为它使用反驳自动编码方法预先训练大量文本.BART通过任意噪音功能 (如删除单词或短语,混杂,更换或旋转跨度等) 破坏输入文本来操作,然后学习将更改的输入回原版本.此过程导致了包括多个其他总结任务的强大模型.另一个是T5 (文本转换器) 模型,它类似于大量文本预先训练,可以为总结数据进行精细调整.T5总结是人类可以根据您的具体需求和选择来生成和调整文本和文本的总结结果.BART和B5两种模型都是非常受欢迎的,根据您的具体文件和文本的选择,BART和B5都可能产生和调整数据.