Clickbaitfighter 10B

🚀 クイックスタート

このモデルはNoticIAデータセットを使用してファインチューニングされたもので、煽りタイトルのニュース記事の要約を生成することができます。

✨ 主な機能

• 煽りタイトルのニュース記事の要約生成
• 多言語対応（スペイン語）

📦 インストール

このモデルを使用するには、以下のライブラリをインストールする必要があります。

pip install torch
pip3 install newspaper3k
pip install transformers
pip install datasets

💻 使用例

基本的な使用法

ウェブ記事の要約

import torch # pip install torch
from newspaper import Article #pip3 install newspaper3k
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig # pip install transformers

article_url ="https://www.huffingtonpost.es/virales/le-compra-abrigo-abuela-97nos-reaccion-fantasia.html"
article = Article(article_url)
article.download()
article.parse()
headline=article.title
body = article.text

def prompt(
    headline: str,
    body: str,
) -> str:
    """
    Generate the prompt for the model.

    Args:
        headline (`str`):
            The headline of the article.
        body (`str`):
            The body of the article.
    Returns:
        `str`: The formatted prompt.
    """

    return (
        f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
        f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
        f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
        f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
        f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
        f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
        f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
        f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
        f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
        f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
        f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
        f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
        f"{body}\n"
    )

prompt = prompt(headline=headline, body=body)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Iker/ClickbaitFighter-10B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Iker/ClickbaitFighter-10B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

formatted_prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

model_inputs = tokenizer(
    [formatted_prompt], return_tensors="pt", add_special_tokens=False
)

model_output = model.generate(**model_inputs.to(model.device), generation_config=GenerationConfig(
  max_new_tokens=32,
  min_new_tokens=1,
  do_sample=False,
  num_beams=1,
  use_cache=True
))

summary = tokenizer.batch_decode(model_output,skip_special_tokens=True)[0]

print(summary.strip().split("\n")[-1]) # Get only the summary, without the prompt. 

NoticIAデータセットでの推論実行

import torch # pip install torch
from datasets import load_dataset # pip install datasets
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig # pip install transformers

dataset = load_dataset("Iker/NoticIA")
example = dataset["test"][0]
headline = example["web_headline"]
body = example["web_text"]

def prompt(
    headline: str,
    body: str,
) -> str:
    """
    Generate the prompt for the model.

    Args:
        headline (`str`):
            The headline of the article.
        body (`str`):
            The body of the article.
    Returns:
        `str`: The formatted prompt.
    """

    return (
        f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
        f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
        f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
        f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
        f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
        f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
        f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
        f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
        f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
        f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
        f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
        f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
        f"{body}\n"
    )

prompt = prompt(headline=headline, body=body)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Iker/ClickbaitFighter-10B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Iker/ClickbaitFighter-10B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

formatted_prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

model_inputs = tokenizer(
    [formatted_prompt], return_tensors="pt", add_special_tokens=False
)

model_output = model.generate(**model_inputs.to(model.device), generation_config=GenerationConfig(
  max_new_tokens=32,
  min_new_tokens=1,
  do_sample=False,
  num_beams=1,
  use_cache=True
))

summary = tokenizer.batch_decode(model_output,skip_special_tokens=True)[0]

print(summary.strip().split("\n")[-1]) # Get only the summary, without the prompt. 

📚 ドキュメント

オープンソースモデル

評価結果

📄 ライセンス

このモデルはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で公開されています。

📚 引用

@misc{noticia2024,
      title={NoticIA: A Clickbait Article Summarization Dataset in Spanish}, 
      author={Iker García-Ferrero and Begoña Altuna},
      year={2024},
      eprint={2404.07611},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}