Проект посвящён созданию модели, которая автоматически генерирует заголовки для новостных текстов. Для обучения использовался корпус новостей с сайта Lenta.ru, что позволило модели освоить стиль и структуру реальных публикаций.

🔧 Как работает модель:
📰 На вход подаётся текст новости → модель предлагает краткий и информативный заголовок.
🤖 Используется предобученная нейросеть, дообученная с маскировкой промпта (учится предсказывать только заголовок).
⚡ Применены техники ускорения: fp16 и накопление градиентов.

📊 Результаты:
✅ Модель успешно усвоила структуру новостных заголовков.
✨ Лучшие результаты показал метод nucleus sampling — заголовки получаются краткими, информативными и соответствуют стилю новостей.

💡 Применение:
Автоматическая генерация заголовков может ускорить работу редакций, контент-мейкеров и аналитических сервисов.