Hacker News Comments Summarization Llama 3.2 3B Instruct

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

該項目的 Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct 模型專為生成 Hacker News 討論線程的結構化摘要而設計。它可以分析評論的層次結構，提取關鍵主題、見解和觀點，同時根據社區參與度對高質量內容進行優先級排序。

🚀 快速開始

以下是使用該模型生成 Hacker News 討論線程摘要的示例代碼：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加載模型和分詞器
model_name = "georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 格式化輸入
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)

✨ 主要特性

• 結構化摘要生成：能夠生成 Hacker News 討論線程的結構化摘要，包括討論概述、主要主題和關鍵見解、詳細主題細分、關鍵觀點和重要的側面討論。
• 社區參與度優先：根據評論的得分、回覆數和反對票數，優先考慮高質量的評論，過濾掉低質量的內容。
• 層次結構處理：能夠處理評論的層次結構，提取關鍵主題和觀點。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct 是 Llama-3.2-3B-Instruct 的微調版本，針對 Hacker News 的結構化討論進行了優化。它可以處理層次化的評論線程，識別主要主題、重要觀點和高質量的貢獻，並將其組織成結構化的摘要格式，突出社區共識和顯著觀點。

模型來源

• 倉庫：https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct
• 數據集倉庫：https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

使用場景

直接使用

該模型旨在生成 Hacker News 討論線程的結構化摘要。給定一個帶有層次化評論的線程，它會生成一個組織良好的摘要，包括：

1. 討論概述
2. 主要主題和關鍵見解
3. 詳細的主題細分和顯著引用
4. 關鍵觀點，包括對比觀點
5. 重要的側面討論

該模型特別適用於：

• 幫助用戶快速理解冗長討論線程的關鍵點
• 識別社區在技術主題上的共識
• 發現專家解釋和有價值的見解
• 突出主題上的不同觀點

下游使用

該模型是為 Hacker News Companion 項目創建的。

偏差、風險和侷限性

• 社區偏差：模型可能繼承 Hacker News 社區中存在的偏差，這些偏差傾向於某些特定的人口統計和技術觀點。
• 內容優先級：評分系統優先考慮高參與度的評論，但這可能並不總是與事實準確性或多樣化的代表性相關。
• 技術限制：對於極長的線程或結構不尋常的討論，模型的性能可能會下降。
• 有限上下文：模型專注於討論本身，可能缺乏關於討論主題的更廣泛上下文。
• 引用歸屬挑戰：模型試圖正確歸屬引用，但偶爾可能會錯誤歸屬或格式不正確。
• 內容過濾：雖然模型試圖過濾掉低質量或被大量反對的內容，但可能無法捕捉到所有有問題的內容。

建議

• 用戶應該意識到摘要反映了 Hacker News 上的社區參與模式，其中可能包括內在的偏差。
• 對於關鍵決策，用戶應該從原始源線程中驗證重要信息。
• 當摘要突出顯示相互衝突的觀點時，查看原始討論以確保公平代表。
• 當重新使用摘要時，要正確歸屬模型和原始評論者。

訓練詳情

訓練數據

該模型在 georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large 數據集上進行了微調，該數據集包含 14,531 條 Hacker News 首頁故事及其相關的討論線程。

數據集包括：

• 6,300 個訓練示例
• 700 個測試示例
• 層次化評論線程的結構化表示
• 代表評論重要性的標準化評分系統
• 關於帖子和評論的全面元數據

每個示例包括一個帖子標題和一個結構化的評論線程表示，其中包含評論得分、回覆數和反對票數的信息。

訓練過程

• 預處理：使用標準化格式保留層次化評論結構，應用標準化評分系統（1 - 1000）表示每個評論的相對重要性，並組織評論以維護其層次關係。
• 訓練基礎設施：使用 OpenPipe 基礎設施進行訓練。

評估

測試數據

模型在 georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large 數據集的測試分割上進行了評估。

評估因素

評估考慮了以下因素：

• 不同長度和複雜度的討論
• 具有不同數量評論層次的線程
• Hacker News 上常見的各種技術領域的討論
• 具有不同爭議程度的線程（通過評論反對票數衡量）

技術規格

模型架構和目標

該模型基於 Llama-3.2-3B-Instruct 因果語言模型。主要訓練目標是生成層次化討論線程的結構化摘要，捕捉最重要的主題、觀點和見解，同時保持正確的引用歸屬。

模型經過訓練，專門理解和處理 Hacker News 評論的層次結構，包括其評分系統、回覆數和反對票信息，以適當權衡內容的重要性。

引用

@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},
}

術語表

• 層次路徑：表示評論在討論樹中位置的符號（例如，[1.2.1]）。單個數字表示頂級評論，額外的數字表示回覆鏈中的更深層次。
• 得分：基於社區參與度表示評論相對重要性的標準化值（1 - 1000）。
• 反對票：評論收到的反對票數，用於過濾低質量內容。
• 線程：從單個頂級評論衍生出的一系列回覆。
• 主題：在多個評論中識別出的反覆出現的話題或觀點。

模型卡片作者

[George Chiramattel, Ann Catherine Jose]