Qwen2.5 3B Blog Key Points

🚀 Qwen2.5-3B-blog-key-points

本模型基於 Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct 在 ncls-p/blog-key-points 數據集上進行微調。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式摘要，精準捕捉關鍵信息。

✨ 主要特性

• 基於Qwen2.5架構，擁有30億參數，專為文章關鍵點提取任務進行微調。
• 能夠處理完整文章，生成簡潔的要點式摘要，突出最重要的信息。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "ncls-p/Qwen2.5-3B-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

用途

直接使用

本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
• 從新聞文章中提取重要信息
• 為長篇內容創建要點式摘要
• 生成研究論文的簡潔概述

訓練

本模型在 blog-key-points 數據集 上進行微調，該數據集包含200個文章 - 摘要對。每對由一篇完整文章和使用人工智能提取的要點式摘要組成。

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

對模型在訓練期間未見過的文章中提取相關關鍵點的能力進行了評估。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：以清晰的要點式格式總結信息的能力。
3. 完整性：摘要是否涵蓋了所有重要信息。

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。
• 該模型主要在英語內容上進行訓練，對其他語言的內容可能表現不佳。
• 與任何摘要模型一樣，存在遺漏重要信息或歪曲原文內容的風險。

引用方式

如果您在研究中使用了此模型，請按以下格式引用：

@misc{qwen25-3b-blog-key-points,
  author = {ncls-p},
  title = {Qwen2.5-3B-blog-key-points},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  journal = {Hugging Face model repository},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/ncls-p/Qwen2.5-3B-blog-key-points}},
}

數據集創建

用於訓練此模型的數據集是使用 llm-to-blog-key-points-dataset 創建的，這是一個命令行工具，可使用人工智能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。