Summmary Model Llama 3.2 1B Instruct

🚀 要約モデルカード

このモデルは、長文から簡潔で有益な要約を生成するためにファインチューニングされています。重要なアイデアを把握し、読みやすい箇条書き形式で提示します。

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モデル概要

• モデル名：要約用にファインチューニングされたLlama-3.2-1B Instructモデル
• 開発者：saishshinde15
• ライセンス：Apache-2.0
• ベースモデル：meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

説明

このモデルは、長文から簡潔で有益な要約を生成するために最適化されています。重要なアイデアを捉え、読みやすい箇条書き形式で提示します。

主な機能

• 言語：英語
• ファインチューニングデータセット：要約能力を向上させるためにopenai/summarize_from_feedbackデータセットでファインチューニングされています。
• 評価指標：精度に基づいて評価されます。

最適な使用のためのプロンプト

最良の結果を得るために、以下の実績のあるプロンプト構造を利用してください。

あなたには以下のテキストが与えられます。ドキュメントの長さに応じて、5 - 10の要点で要約を提供してください。各要点は、アスタリスク (*) で始まる箇条書き形式で明確に整形する必要があります。

**注意**：以下に示す例は参考用であり、あなたの応答に含めないでください。

### 例 (参考用):
* 晴天の日は空が青い。
* 水は100度で沸騰する。
* 木は光合成によって酸素を生成する。

### 元のテキスト:
{}

### 要点の要約 (箇条書き形式):

モデルの読み込み手順

このモデルを読み込むには、以下のコードスニペットを使用してください。

from peft import AutoPeftModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

# "lora_model" を実際のモデル名に置き換えてください
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
    "saishshinde15/Summmary_Model_Llama-3.2-1B-Instruct",  # トレーニングに使用したモデル
    load_in_4bit=True,  # 必要に応じて調整
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("saishshinde15/Summmary_Model_Llama-3.2-1B-Instruct")

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。