Hacker News Comments Summarization Llama 3.1 8B Instruct

🚀 黑客新闻评论摘要生成模型 - Llama-3.1-8B-Instruct

该模型专注于为黑客新闻（Hacker News）的讨论线程生成简洁且信息丰富的摘要。它通过分析评论的层级结构，提取关键主题、见解和观点，同时根据社区参与度优先处理高质量内容。

🚀 快速开始

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 以预期结构格式化输入
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

• 该模型是Llama-3.1-8B-Instruct的微调版本，专门针对黑客新闻结构化讨论的摘要生成进行了优化。
• 能够处理层级评论线程，识别主要主题、重要观点和高质量贡献，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。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct是Llama-3.1-8B-Instruct的微调版本，针对黑客新闻结构化讨论的摘要生成进行了优化。它处理层级评论线程，识别主要主题、重要观点和高质量贡献，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-3.1-8B-Instruct
• 数据集仓库：https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

用途

直接使用

该模型旨在为黑客新闻的讨论线程生成结构化摘要。给定一个包含层级评论的线程，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. 详细的主题细分及显著引用
4. 关键观点，包括对比观点
5. 显著的旁支讨论

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
• 发掘专家解释和有价值的见解
• 突出主题的不同观点

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：该模型可能继承黑客新闻社区中存在的偏差，该社区倾向于某些特定的人口统计和技术观点。
• 内容优先级：评分系统优先考虑参与度高的评论，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异常的讨论，模型的性能可能会下降。
• 上下文有限：该模型专注于讨论本身，可能缺乏关于所讨论主题的更广泛上下文。
• 归因挑战：模型试图正确归因引用，但偶尔可能会错误归因或不正确地格式化引用。
• 内容过滤：虽然模型试图过滤掉低质量或大量被踩的内容，但可能无法捕捉到所有有问题的内容。

建议

⚠️ 重要提示

用户应意识到摘要反映了黑客新闻上的社区参与模式，其中可能包括内在偏差。

💡 使用建议

• 对于关键决策，用户应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。
• 重新使用摘要时，要正确归因于模型和原始评论者。

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条黑客新闻首页故事及其相关讨论线程的记录。

数据集包括：

• 6,300个训练示例
• 700个测试示例
• 层级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评论线程的结构化表示，包含评论分数、回复计数和踩数的信息。

训练过程

预处理

• 使用标准化格式保留层级评论结构。
• 应用标准化评分系统（1 - 1000）来表示每个评论的相对重要性。
• 组织评论以维护其层级关系。

训练使用了OpenPipe基础设施。

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

该模型在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级的线程
• 黑客新闻上常见的各种技术领域的讨论
• 具有不同争议程度的线程（通过评论踩数衡量）

技术规格

模型架构和目标

该模型基于Llama-3.1-8B-Instruct，这是一个因果语言模型。主要训练目标是生成层级讨论线程的结构化摘要，捕捉最重要的主题、观点和见解，同时保持正确的归因。

该模型经过训练，专门理解和处理黑客新闻评论的层级结构，包括其评分系统、回复计数和踩数信息，以适当权衡内容的重要性。

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},
}

术语表

• 层级路径：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，而额外的数字表示回复链中的更深层级。
• 分数：基于社区参与度表示评论相对重要性的标准化值（1 - 1000）。
• 踩数：评论收到的负票数，用于过滤低质量内容。
• 线程：从单个顶级评论衍生出的回复链。
• 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]