Hacker News Comments Summarization Llama 3.2 3B Instruct

🚀 Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct

このモデルは、Hacker Newsのディスカッションスレッドの簡潔で有益な要約を生成することに特化しています。階層的なコメント構造を分析し、コミュニティの関与度に基づいて高品質なコンテンツを優先しながら、主要なテーマ、洞察、および視点を抽出します。

🚀 クイックスタート

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザーをロード
model_name = "georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 期待される構造で入力をフォーマット
post_title = "Your Hacker News post title here"
comments = """
[1] (score: 800) <replies: 2> {downvotes: 0} user1: This is a top-level comment
[1.1] (score: 600) <replies: 1> {downvotes: 0} user2: This is a reply to the first comment
[1.1.1] (score: 400) <replies: 0> {downvotes: 0} user3: This is a reply to the reply
[2] (score: 700) <replies: 0> {downvotes: 0} user4: This is another top-level comment
"""

prompt = f"""You are HackerNewsCompanion, an AI assistant specialized in summarizing Hacker News discussions.
Your task is to provide concise, meaningful summaries that capture the essence of the discussion while prioritizing high quality content. 
Focus on high-scoring and highly-replied comments, while deprioritizing downvoted comments (EXCLUDE comments with more than 4 downvotes),
to identify main themes and key insights. 
Summarize in markdown format with these sections: Overview, Main Themes & Key Insights, [Theme Titles], Significant Viewpoints, Notable Side Discussions.  
In 'Main Themes', use bullet points. When quoting comments, include the hierarchy path and attribute the author, example '[1.2] (user1).'`;

Provide a concise and insightful summary of the following Hacker News discussion, as per the guidelines you've been given. 
The goal is to help someone quickly grasp the main discussion points and key perspectives without reading all comments.
Please focus on extracting the main themes, significant viewpoints, and high-quality contributions.
The post title and comments are separated by three dashed lines:
---
Post Title:
{post_title}
---
Comments:
{comments}
---
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=1024)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)

✨ 主な機能

• Hacker Newsのディスカッションスレッドの構造化された要約を生成します。
• 階層的なコメント構造を分析し、主要なテーマ、洞察、および視点を抽出します。
• コミュニティの関与度に基づいて高品質なコンテンツを優先します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct は、Llama-3.1-3B-Instruct をファインチューニングしたバージョンで、Hacker Newsの構造化されたディスカッションの要約に最適化されています。階層的なコメントスレッドを処理して、主要なテーマ、重要な視点、および高品質な投稿を特定し、コミュニティのコンセンサスと注目すべき視点を強調する構造化された要約形式に整理します。

• 開発者: George Chiramattel & Ann Catherine Jose
• モデルの種類: ファインチューニングされた大規模言語モデル (Llama-3.2-3B-Instruct)
• 言語: 英語
• ライセンス: llama3.2
• ファインチューニング元のモデル: Llama-3.2-3B-Instruct

モデルのソース

• リポジトリ: https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct
• データセットリポジトリ: https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

使用方法

直接使用

このモデルは、Hacker Newsのディスカッションスレッドの構造化された要約を生成するように設計されています。階層的なコメントを含むスレッドが与えられると、以下の内容を含む整理された要約を生成します。

1. ディスカッションの概要
2. 主要なテーマと重要な洞察
3. 注目すべき引用を含む詳細なテーマの内訳
4. 対立する視点を含む重要な視点
5. 注目すべきサイドディスカッション

このモデルは、以下の用途に特に有用です。

• ユーザーが長いディスカッションスレッドの要点を迅速に理解するのを支援する。
• 技術的なトピックに関するコミュニティのコンセンサスを特定する。
• 専門家の説明や貴重な洞察を浮き彫りにする。
• トピックに関する多様な視点を強調する。

下流の使用

このモデルは、Hacker News Companion プロジェクトのために作成されました。

バイアス、リスク、および制限

• コミュニティバイアス: このモデルは、Hacker Newsコミュニティに存在するバイアスを引き継ぐ可能性があります。このコミュニティは、テクノロジーの特定の人口統計学的特性や視点に偏りがある傾向があります。
• コンテンツの優先順位付け: スコアリングシステムは、高い関与度を持つコメントを優先しますが、これは必ずしも事実の正確性や多様な表現と相関するとは限りません。
• 技術的な制限: 極めて長いスレッドや異常な構造のディスカッションでは、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。
• 限定的なコンテキスト: このモデルはディスカッション自体に焦点を当てており、議論されているトピックに関する幅広いコンテキストが不足している場合があります。
• 引用元の特定の問題: このモデルは引用を適切に帰属させようとしますが、時々誤って帰属させたり、参照を不適切にフォーマットしたりすることがあります。
• コンテンツのフィルタリング: このモデルは低品質または多数のダウンボートを受けたコンテンツをフィルタリングしようとしますが、すべての問題のあるコンテンツを検出できない場合があります。

推奨事項

• ユーザーは、要約がHacker Newsのコミュニティの関与パターンを反映しており、内在するバイアスが含まれている可能性があることを認識すべきです。
• 重要な意思決定を行う場合、ユーザーは元のソーススレッドから重要な情報を検証すべきです。
• 要約が対立する視点を強調している場合は、公平な表現を確保するために元のディスカッションを確認してください。
• 要約を再利用する場合は、モデルと元のコメント投稿者の両方に適切な帰属を維持してください。

トレーニングの詳細

トレーニングデータ

このモデルは、georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large データセットでファインチューニングされました。このデータセットには、Hacker Newsの表紙記事とそれに関連するディスカッションスレッドの14,531件のレコードが含まれています。

このデータセットには以下が含まれます。

• 6,300件のトレーニング例
• 700件のテスト例
• 階層的なコメントスレッドの構造化された表現
• コメントの重要性を表す正規化されたスコアリングシステム
• 投稿とコメントに関する包括的なメタデータ

各例には、投稿のタイトルと、コメントのスコア、返信数、ダウンボートに関する情報を含むコメントスレッドの構造化された表現が含まれています。

トレーニング手順

前処理

• 階層的なコメント構造は、標準化された形式を使用して保持されました。
• 正規化されたスコアリングシステム (1-1000) が適用され、各コメントの相対的な重要性を表しました。
• コメントは、その階層関係を維持するように整理されました。

トレーニングは、OpenPipe インフラストラクチャを使用して行われました。

評価

テストデータ、要因、および指標

テストデータ

このモデルは、georgeck/hacker-news-discussion-summarization-largeデータセットのテスト分割で評価されました。

要因

評価では、以下の要因が考慮されました。

• さまざまな長さと複雑さのディスカッション
• コメントの階層数が異なるスレッド
• Hacker Newsで一般的なさまざまな技術分野のディスカッション
• 異なるレベルの論争性 (コメントのダウンボートによって測定) を持つスレッド

技術仕様

モデルアーキテクチャと目的

このモデルは、因果言語モデルであるLlama-3.2-3B-Instructをベースにしています。主なトレーニング目的は、最も重要なテーマ、視点、および洞察を捉えながら、適切な帰属を維持する階層的なディスカッションスレッドの構造化された要約を生成することでした。

このモデルは、Hacker Newsのコメントの階層構造、スコアリングシステム、返信数、およびダウンボート情報を理解して処理し、コンテンツの重要性を適切に重み付けするようにトレーニングされました。

引用

BibTeX:

@misc{georgeck2025HackerNewsSummarization,
  author = {George Chiramattel, Ann Catherine Jose},
  title = {Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct},
  year = {2025},
    publisher = {Hugging Face},
    journal = {Hugging Face Hub},
    howpublished = {https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct},
}

用語集

• 階層パス: ディスカッションツリー内のコメントの位置を示す表記 (例: [1.2.1])。単一の数字はトップレベルのコメントを示し、追加の数字は返信チェーンのより深いレベルを表します。
• スコア: コミュニティの関与度に基づいてコメントの相対的な重要性を表す1-1000の正規化された値。
• ダウンボート: コメントが受けた否定的な投票の数。低品質のコンテンツをフィルタリングするために使用されます。
• スレッド: 単一のトップレベルのコメントから派生する返信のチェーン。
• テーマ: 複数のコメントにわたって識別される繰り返しのトピックまたは視点。

モデルカードの作成者

[George Chiramattel, Ann Catherine Jose]

📄 ライセンス

llama3.2