Qwen2.5 7B Blog Key Points

🚀 Qwen2.5-7B-blog-key-points

Qwen2.5-7B-blog-key-points 是一个基于 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 微调的模型，在 blog-key-points 数据集 上进行训练。它专门用于从博客文章和网页内容中提取关键点，能够提供简洁的要点总结，精准捕捉重要信息。

✨ 主要特性

• 专为文章关键点提取任务进行微调，可处理完整文章并生成简洁的要点总结。
• 相较于 3B 版本，该模型在理解复杂文章和生成更细致总结方面能力更强。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

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)

📚 详细文档

模型详情

使用场景

直接使用

该模型专为从文章中提取关键点而设计，可直接用于以下场景：

• 总结博客文章
• 提取新闻文章中的重要信息
• 为长篇内容创建要点总结
• 生成研究论文的简洁概述
• 将复杂信息提炼成易于理解的要点

训练情况

该模型在 blog-key-points 数据集 上进行微调，该数据集包含 200 个文章 - 摘要对。每对数据由一篇完整文章和使用 AI 提取的要点总结组成。

训练过程

• 微调框架：Unsloth
• 训练数据格式：

{
    "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..."
}

评估情况

该模型在未参与训练的文章上进行评估，评估指标主要关注以下方面：

1. 相关性：提取的要点对文章主要观点的捕捉程度。
2. 简洁性：以清晰的要点格式总结信息的能力。
3. 完整性：总结是否涵盖了文章的所有重要信息。
4. 连贯性：提取要点的逻辑流程和组织情况。

局限性和偏差

• 模型可能继承训练数据中存在的偏差，包括源文章或关键点提取过程中可能存在的偏差。
• 性能可能因输入文章的长度、复杂度和领域而异。
• 该模型主要在英文内容上进行训练，对其他语言内容的处理效果可能不佳。
• 与任何总结模型一样，存在遗漏重要信息或歪曲原文内容的风险。
• 虽然 70 亿参数的规模相较于 30 亿参数版本能力有所提升，但运行时也需要更多的计算资源。

引用方式

如果您在研究中使用了该模型，请按以下方式引用：

@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}},
}

数据集创建

用于训练该模型的数据集是使用 llm-to-blog-key-points-dataset 创建的，这是一个 CLI 工具，可使用 AI 从网页文章中提取关键点，并以结构化格式添加到数据集中。

📄 许可证

本模型使用 CC-BY-4.0 许可证。