深度学习实战55-基于大模型的会议纪要生成功能，提高会议纪要编写效率

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战55-基于大模型的会议纪要生成功能，提高会议纪要编写效率。该功能是利用深度学习技术，结合大规模训练数据和强大的语义理解能力来自动生成会议纪要的内容。传统的会议纪要编写通常需要人工参与，需要耗费大量时间和精力。而基于大模型的会议纪要生成功能通过自动化的方式，可以在较短的时间内生成准确、简洁且完整的会议纪要摘要。

一、引言

在现代商业环境中，会议是必不可少的沟通工具。然而，会议的纪要和记录往往需要人工进行，耗费大量时间和精力。如何高效、准确地生成会议纪要成为了一个重要问题。本文将介绍一种基于大模型的智能会议纪要生成系统，该系统利用T5模型微调的技术，结合白话文内容与关键词数据微调模型，实现自动化、智能化的会议纪要生成。

二、应用背景

在过去的几年里，深度学习已经取得了显著的进步，并且在许多任务中超越了传统方法。其中最引人注目的进步之一就是自然语言处理。本文将采用T5模型实现会议纪要生成任务，T5模型的设计理念是将各种文本处理任务转化为相同的"文本到文本"形式，使得不同任务之间可以共享模型结构和参数。T5模型采用了编码器-解码器结构，其中编码器部分负责将输入文本进行编码表示，解码器部分则负责根据编码表示生成目标文本。与其他基于Transformer的模型相比，T5模型的创新点在于将多个自然语言处理任务抽象成了统一的文本转化任务。

尽管T5模型可以实现统一的文本转文本任务，但是将这些技术应用到实际问题上仍然存在挑战。例如，在企业环境中进行有效率且有价值输出结果的会议很重要, 但是从长篇累牍和复杂交织信息中提取关键点并整理成结构化报告却非常困难。

因此, 我们决定研发一个基于T5大模型构建会议纪要生成系统. 这个系统可以自动地从语音输入转录出文字, 并通