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@@ -96,46 +96,3 @@ print(tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True))
 | ROUGE-1 | 0.35  |
 | ROUGE-2 | 0.19  |
 | ROUGE-L | 0.31  |
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-## Environmental Impact
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-* **Hardware Type:** NVIDIA A100 GPU
-* **Hours used:** 2\~3 hours
-* **Cloud Provider:** \[Optional: e.g., Azure / AWS / 自有服务器]
-* **Compute Region:** \[Optional]
-* **Carbon Emitted:** Estimated using [MLCO2 calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute)
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-## Technical Specifications
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-### Model Architecture and Objective
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-基于 BART 的编码-解码结构，目标是最小化生成摘要与参考摘要之间的交叉熵损失。
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-### Compute Infrastructure
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-* **GPU:** NVIDIA A100 80GB
-* **Software:** PyTorch, Transformers, PEFT, Datasets, jieba
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-## Citation
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-```bibtex
-@misc{your2025bartlora,
-  title={LoRA Fine-tuned BART for Chinese Summarization},
-  author={Your Name},
-  year={2025},
-  howpublished={\url{https://huggingface.co/your-username/your-model-name}},
-}
-```
-
-## Model Card Contact
-
-* \[[your-email@example.com](mailto:your-email@example.com)]
-
-```
-
----
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-你可以根据需要替换 `"your-username/your-model-name"` 和 `"Your Name"` 以及邮箱等信息。
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-如果你还需要我帮你生成 [上传脚本](f) 或 [README 生成器](f)，可以告诉我。
-```