Qwen2.5 7B Blog Key Points

🚀 Qwen2.5-7B-blog-key-points

Qwen2.5-7B-blog-key-points 是一個基於 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 微調的模型，在 blog-key-points 數據集 上進行訓練。它專門用於從博客文章和網頁內容中提取關鍵點，能夠提供簡潔的要點總結，精準捕捉重要信息。

✨ 主要特性

• 專為文章關鍵點提取任務進行微調，可處理完整文章並生成簡潔的要點總結。
• 相較於 3B 版本，該模型在理解複雜文章和生成更細緻總結方面能力更強。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "ncls-p/Qwen2.5-7B-blog-key-points"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

article = """
[Your article text here]
"""

prompt = f"""
Extract the key points from the following article:

{article}
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=1024)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

📚 詳細文檔

模型詳情

使用場景

直接使用

該模型專為從文章中提取關鍵點而設計，可直接用於以下場景：

• 總結博客文章
• 提取新聞文章中的重要信息
• 為長篇內容創建要點總結
• 生成研究論文的簡潔概述
• 將複雜信息提煉成易於理解的要點

訓練情況

該模型在 blog-key-points 數據集 上進行微調，該數據集包含 200 個文章 - 摘要對。每對數據由一篇完整文章和使用 AI 提取的要點總結組成。

訓練過程

• 微調框架：Unsloth
• 訓練數據格式：

{
    "instruction": "",
    "input": "Full article content",
    "output": "Here are the key points of the article:\n* Key point 1\n* Key point 2\n* Key point 3\n..."
}

評估情況

該模型在未參與訓練的文章上進行評估，評估指標主要關注以下方面：

1. 相關性：提取的要點對文章主要觀點的捕捉程度。
2. 簡潔性：以清晰的要點格式總結信息的能力。
3. 完整性：總結是否涵蓋了文章的所有重要信息。
4. 連貫性：提取要點的邏輯流程和組織情況。

侷限性和偏差

• 模型可能繼承訓練數據中存在的偏差，包括源文章或關鍵點提取過程中可能存在的偏差。
• 性能可能因輸入文章的長度、複雜度和領域而異。
• 該模型主要在英文內容上進行訓練，對其他語言內容的處理效果可能不佳。
• 與任何總結模型一樣，存在遺漏重要信息或歪曲原文內容的風險。
• 雖然 70 億參數的規模相較於 30 億參數版本能力有所提升，但運行時也需要更多的計算資源。

引用方式

如果您在研究中使用了該模型，請按以下方式引用：

@misc{qwen25-7b-blog-key-points,
  author = {ncls-p},
  title = {Qwen2.5-7B-blog-key-points},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  journal = {Hugging Face model repository},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/ncls-p/Qwen2.5-7B-blog-key-points}},
}

數據集創建

用於訓練該模型的數據集是使用 llm-to-blog-key-points-dataset 創建的，這是一個 CLI 工具，可使用 AI 從網頁文章中提取關鍵點，並以結構化格式添加到數據集中。

📄 許可證

本模型使用 CC-BY-4.0 許可證。