Gemma 3 4b Document Writer

🚀 GEMMA文檔改寫器，適用於RAG管道

GEMMA文檔改寫器，適用於RAG管道 是一款先進的文本改寫模型，它基於預訓練的 Google Gemma 3 4B 語言模型構建。該模型採用了LoRA（低秩自適應）技術進行微調，適配器權重由 ZySec-AI/gemma-3-4b-document-writer-lora 提供。此模型的主要目標是智能地改寫文檔，去除不必要的信息、字節空格和冗餘內容。它會提取並突出對檢索增強生成（RAG）管道有重要意義的信息，以Markdown格式輸出乾淨、結構化的文檔版本，並帶有合適的標題。

✨ 主要特性

• 高效的文檔改寫：從長篇文檔中提取關鍵內容，去除無關細節和空白，為RAG系統生成更簡潔的版本。
• Markdown格式輸出：將內容重新格式化為Markdown，自動生成標題和副標題，提高可讀性，便於進一步處理。
• 經濟高效且速度優化：基於相對較小的語言模型（Gemma 3 4B）構建，這種方法提供了經濟高效的解決方案，同時具備適合生產管道的快速推理速度。
• LoRA微調：利用LoRA適配器層高效微調基礎模型，無需對整個模型進行重新訓練，即可快速適應文檔改寫任務。
• 先進的性能：旨在無縫集成到現代RAG管道中，確保只保留和突出最相關、結構化的信息。

📚 詳細文檔

預期用例

該模型非常適合一系列文檔處理和自然語言理解任務，包括：

• 文檔摘要與改寫：通過提取關鍵信息並以有組織的Markdown格式呈現，簡化和重構長篇文檔或文章。
• RAG管道的數據預處理：作為檢索增強生成系統的預處理步驟，提供乾淨、精簡的文檔，提高檢索質量和下游性能。
• 內容清理與標準化：去除多餘的空白、無關字節和冗餘表述等噪聲，確保文檔在進一步處理前符合標準化格式。
• 經濟高效的部署：對於需要文檔改寫功能，但又不想使用大型、資源密集型模型的組織來說，此解決方案在性能和效率之間取得了很好的平衡。

模型架構

該模型基於 Google Gemma 3 4B 架構構建，這是一個專為高速推理設計的基於Transformer的語言模型。在此基礎模型之上，應用了LoRA適配器層，以高效地使模型適應文檔改寫任務。適配器機制允許模型僅更新一小部分參數來學習特定任務的修改，使微調過程在內存和計算方面都更加高效。

工作原理

1. 輸入處理：模型接受原始文本字符串作為輸入，該文本可以是整個文檔或文本的一部分。它首先對輸入進行分詞，並識別出包含多餘內容（如字節空格和冗餘句子）的區域。
2. 信息提取：利用其微調後的注意力機制，模型提取對預期的下游RAG任務具有語義重要性的內容。它會評估上下文和相關性，以確定應保留哪些信息片段。
3. 內容改寫與格式化：提取的信息隨後被改寫成簡潔的格式。模型將輸出組織成Markdown格式，根據內容的結構和流程自動添加合適的標題和副標題。
4. 輸出生成：最終輸出是一個乾淨、結構化的文檔，保留了關鍵見解，去除了不必要的噪聲，可直接用於RAG管道或其他下游應用。

💻 使用示例

你可以通過以下鏈接查看使用示例：點擊查看

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

📦 模型信息