Model: Gabriel/bart-base-cnn-xsum-cite-swe
Author: Gabriel
Pipeline: summarization
Library: transformers
Tags: transformers, pytorch, tensorboard, bart, text2text-generation, summarization, sv, dataset:Gabriel/citesum_swe, license:mit, model-index, co2_eq_emissions, endpoints_compatible, region:us
Card metadata: language: sv
license: mit
datasets: Gabriel/citesum_swe
tags: summarization
widget: Många samtidiga programmeringsmodeller möjliggör både transaktionsminne och meddelandepassage. För sådana modeller har forskare byggt upp allt effektivare implementeringar och fastställt rimliga korrekthetskriterier, samtidigt som det fortfarande är ett öppet problem att få det bästa av båda världarna. Vi presenterar en programmeringsmodell som är den första som har ogenomskinliga transaktioner, säkert asynkront meddelande som passerar, och ett effektivt genomförande. Våra semantik använder preliminärt meddelande passerar och håller reda på beroenden för att möjliggöra ångra meddelande passerar om en transaktion avbryter. Vi kan programmera kommunikation idiomer som barriär och mötesplats som inte dödläge när de används i ett atomblock. Våra experiment visar att vår modell tillför lite overhead till rena transaktioner, och att den är betydligt effektivare än Transaktionshändelser. Vi använder en ny definition av säkert meddelande som kan vara av oberoende intresse.
inference: parameters: temperature: 0.7
min_length: 30
max_length: 120
model-index: name: Gabriel/bart-base-cnn-xsum-cite-swe
results: task: type: summarization
name: summarization
dataset: name: Gabriel/citesum_swe
type: Gabriel/citesum_swe
split: validation
metrics: name: Validation ROGUE-1.
type: rouge-1
value: 29.6279
verified: no, name: Validation ROGUE-2
type: rouge-2
value: 11.5697
verified: no, name: Validation ROGUE-L
type: rouge-l
value: 24.2429
verified: no, name: Validation ROGUE-L-SUM
type: rouge-l-sum
value: 24.4557
verified: no
train-eval-index: config: Gabriel--citesum_swe
task: summarization
task_id: summarization
splits: eval_split: test
col_mapping: document: text
summary: target
co2_eq_emissions: emissions: 0.0334
source: Google Colab
training_type: fine-tuning
geographical_location: Fredericia, Denmark
hardware_used: Tesla P100-PCIE-16GB
Likes: 1 | All-time downloads: 575
Created: 2022-10-04 18:37:47