MODEL

BART

BART 是 Meta 提出的去噪序列到序列预训练模型。训练过程先破坏文本，再学习重建原文；架构结合双向编码器和自回归解码器，适用于文本生成、摘要、翻译和理解任务。

发布日期：

2020-07-08

参数量：

140M（base）、400M（large）

架构：

去噪序列到序列 Transformer，结合双向编码器和从左到右的自回归解码器。

输入输出：

文本 → 文本

交互方式：

普通请求

开放方式：

开源