Hacker News Comments Summarization Llama 3.1 8B Instruct

🚀 黑客新聞評論摘要生成模型 - Llama-3.1-8B-Instruct

該模型專注於為黑客新聞（Hacker News）的討論線程生成簡潔且信息豐富的摘要。它通過分析評論的層級結構，提取關鍵主題、見解和觀點，同時根據社區參與度優先處理高質量內容。

🚀 快速開始

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加載模型和分詞器
model_name = "georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 以預期結構格式化輸入
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

• 該模型是Llama-3.1-8B-Instruct的微調版本，專門針對黑客新聞結構化討論的摘要生成進行了優化。
• 能夠處理層級評論線程，識別主要主題、重要觀點和高質量貢獻，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。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct是Llama-3.1-8B-Instruct的微調版本，針對黑客新聞結構化討論的摘要生成進行了優化。它處理層級評論線程，識別主要主題、重要觀點和高質量貢獻，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-3.1-8B-Instruct
• 數據集倉庫：https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

用途

直接使用

該模型旨在為黑客新聞的討論線程生成結構化摘要。給定一個包含層級評論的線程，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. 詳細的主題細分及顯著引用
4. 關鍵觀點，包括對比觀點
5. 顯著的旁支討論

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
• 發掘專家解釋和有價值的見解
• 突出主題的不同觀點

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：該模型可能繼承黑客新聞社區中存在的偏差，該社區傾向於某些特定的人口統計和技術觀點。
• 內容優先級：評分系統優先考慮參與度高的評論，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異常的討論，模型的性能可能會下降。
• 上下文有限：該模型專注於討論本身，可能缺乏關於所討論主題的更廣泛上下文。
• 歸因挑戰：模型試圖正確歸因引用，但偶爾可能會錯誤歸因或不正確地格式化引用。
• 內容過濾：雖然模型試圖過濾掉低質量或大量被踩的內容，但可能無法捕捉到所有有問題的內容。

建議

⚠️ 重要提示

用戶應意識到摘要反映了黑客新聞上的社區參與模式，其中可能包括內在偏差。

💡 使用建議

• 對於關鍵決策，用戶應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。
• 重新使用摘要時，要正確歸因於模型和原始評論者。

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條黑客新聞首頁故事及其相關討論線程的記錄。

數據集包括：

• 6,300個訓練示例
• 700個測試示例
• 層級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評論線程的結構化表示，包含評論分數、回覆計數和踩數的信息。

訓練過程

預處理

• 使用標準化格式保留層級評論結構。
• 應用標準化評分系統（1 - 1000）來表示每個評論的相對重要性。
• 組織評論以維護其層級關係。

訓練使用了OpenPipe基礎設施。

評估

測試數據、因素和指標

測試數據

該模型在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級的線程
• 黑客新聞上常見的各種技術領域的討論
• 具有不同爭議程度的線程（通過評論踩數衡量）

技術規格

模型架構和目標

該模型基於Llama-3.1-8B-Instruct，這是一個因果語言模型。主要訓練目標是生成層級討論線程的結構化摘要，捕捉最重要的主題、觀點和見解，同時保持正確的歸因。

該模型經過訓練，專門理解和處理黑客新聞評論的層級結構，包括其評分系統、回覆計數和踩數信息，以適當權衡內容的重要性。

引用

BibTeX：

@misc{georgeck2025HackerNewsSummarization,
  author = {George Chiramattel, Ann Catherine Jose},
  title = {Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct},
  year = {2025},
    publisher = {Hugging Face},
    journal = {Hugging Face Hub},
    howpublished = {https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct},
}

術語表

• 層級路徑：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，而額外的數字表示回覆鏈中的更深層級。
• 分數：基於社區參與度表示評論相對重要性的標準化值（1 - 1000）。
• 踩數：評論收到的負票數，用於過濾低質量內容。
• 線程：從單個頂級評論衍生出的回覆鏈。
• 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]