Hacker News Comments Summarization Llama 3.2 3B Instruct

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

该项目的 Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct 模型专为生成 Hacker News 讨论线程的结构化摘要而设计。它可以分析评论的层次结构，提取关键主题、见解和观点，同时根据社区参与度对高质量内容进行优先级排序。

🚀 快速开始

以下是使用该模型生成 Hacker News 讨论线程摘要的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 格式化输入
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

• 结构化摘要生成：能够生成 Hacker News 讨论线程的结构化摘要，包括讨论概述、主要主题和关键见解、详细主题细分、关键观点和重要的侧面讨论。
• 社区参与度优先：根据评论的得分、回复数和反对票数，优先考虑高质量的评论，过滤掉低质量的内容。
• 层次结构处理：能够处理评论的层次结构，提取关键主题和观点。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct 是 Llama-3.2-3B-Instruct 的微调版本，针对 Hacker News 的结构化讨论进行了优化。它可以处理层次化的评论线程，识别主要主题、重要观点和高质量的贡献，并将其组织成结构化的摘要格式，突出社区共识和显著观点。

模型来源

• 仓库：https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.2-3B-Instruct
• 数据集仓库：https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

使用场景

直接使用

该模型旨在生成 Hacker News 讨论线程的结构化摘要。给定一个带有层次化评论的线程，它会生成一个组织良好的摘要，包括：

1. 讨论概述
2. 主要主题和关键见解
3. 详细的主题细分和显著引用
4. 关键观点，包括对比观点
5. 重要的侧面讨论

该模型特别适用于：

• 帮助用户快速理解冗长讨论线程的关键点
• 识别社区在技术主题上的共识
• 发现专家解释和有价值的见解
• 突出主题上的不同观点

下游使用

该模型是为 Hacker News Companion 项目创建的。

偏差、风险和局限性

• 社区偏差：模型可能继承 Hacker News 社区中存在的偏差，这些偏差倾向于某些特定的人口统计和技术观点。
• 内容优先级：评分系统优先考虑高参与度的评论，但这可能并不总是与事实准确性或多样化的代表性相关。
• 技术限制：对于极长的线程或结构不寻常的讨论，模型的性能可能会下降。
• 有限上下文：模型专注于讨论本身，可能缺乏关于讨论主题的更广泛上下文。
• 引用归属挑战：模型试图正确归属引用，但偶尔可能会错误归属或格式不正确。
• 内容过滤：虽然模型试图过滤掉低质量或被大量反对的内容，但可能无法捕捉到所有有问题的内容。

建议

• 用户应该意识到摘要反映了 Hacker News 上的社区参与模式，其中可能包括内在的偏差。
• 对于关键决策，用户应该从原始源线程中验证重要信息。
• 当摘要突出显示相互冲突的观点时，查看原始讨论以确保公平代表。
• 当重新使用摘要时，要正确归属模型和原始评论者。

训练详情

训练数据

该模型在 georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large 数据集上进行了微调，该数据集包含 14,531 条 Hacker News 首页故事及其相关的讨论线程。

数据集包括：

• 6,300 个训练示例
• 700 个测试示例
• 层次化评论线程的结构化表示
• 代表评论重要性的标准化评分系统
• 关于帖子和评论的全面元数据

每个示例包括一个帖子标题和一个结构化的评论线程表示，其中包含评论得分、回复数和反对票数的信息。

训练过程

• 预处理：使用标准化格式保留层次化评论结构，应用标准化评分系统（1 - 1000）表示每个评论的相对重要性，并组织评论以维护其层次关系。
• 训练基础设施：使用 OpenPipe 基础设施进行训练。

评估

测试数据

模型在 georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large 数据集的测试分割上进行了评估。

评估因素

评估考虑了以下因素：

• 不同长度和复杂度的讨论
• 具有不同数量评论层次的线程
• Hacker News 上常见的各种技术领域的讨论
• 具有不同争议程度的线程（通过评论反对票数衡量）

技术规格

模型架构和目标

该模型基于 Llama-3.2-3B-Instruct 因果语言模型。主要训练目标是生成层次化讨论线程的结构化摘要，捕捉最重要的主题、观点和见解，同时保持正确的引用归属。

模型经过训练，专门理解和处理 Hacker News 评论的层次结构，包括其评分系统、回复数和反对票信息，以适当权衡内容的重要性。

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},
}

术语表

• 层次路径：表示评论在讨论树中位置的符号（例如，[1.2.1]）。单个数字表示顶级评论，额外的数字表示回复链中的更深层次。
• 得分：基于社区参与度表示评论相对重要性的标准化值（1 - 1000）。
• 反对票：评论收到的反对票数，用于过滤低质量内容。
• 线程：从单个顶级评论衍生出的一系列回复。
• 主题：在多个评论中识别出的反复出现的话题或观点。

模型卡片作者

[George Chiramattel, Ann Catherine Jose]