Meta Llama 3.1 8B Instruct Summarizer

🚀 文本摘要模型 - Llama 3.1 微调版

本项目是针对文本摘要任务对 Llama 3.1 进行微调后的版本，支持英语、西班牙语和中文，能有效助力不同语言场景下的文本摘要工作。

🚀 快速开始

本模型可直接用于英语、西班牙语和中文的文本摘要任务。你可以借助 Hugging Face 提供的工具和库，轻松加载并使用该模型。

✨ 主要特性

• 多语言支持：支持英语、西班牙语和中文，适用于不同语言环境下的文本摘要。
• 强大的基础模型：基于 Meta 的 Llama 3.1 多语言大语言模型，在行业基准测试中表现出色。
• 优化架构：采用优化的变压器架构，结合监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），更符合人类对有用性和安全性的偏好。

📦 安装指南

暂未提供相关安装步骤，可关注后续更新。

💻 使用示例

基础用法

# 假设使用 Hugging Face 的 Transformers 库
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "your_model_path"  # 替换为实际的模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
input_text = "Hugging Face: Revolutionizing Natural Language Processing Introduction In the rapidly evolving field of Natural Language Processing (NLP), Hugging Face has emerged as a prominent and innovative force. This article will explore the story and significance of Hugging Face, a company that has made remarkable contributions to NLP and AI as a whole. From its inception to its role in democratizing AI, Hugging Face has left an indelible mark on the industry."

# 对输入文本进行分词
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 生成摘要
summary_ids = model.generate(input_ids)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

print("摘要:", summary)

高级用法

# 高级用法可以调整生成参数，如最大长度、最小长度、重复惩罚等
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name = "your_model_path"  # 替换为实际的模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Hugging Face: Revolutionizing Natural Language Processing Introduction In the rapidly evolving field of Natural Language Processing (NLP), Hugging Face has emerged as a prominent and innovative force. This article will explore the story and significance of Hugging Face, a company that has made remarkable contributions to NLP and AI as a whole. From its inception to its role in democratizing AI, Hugging Face has left an indelible mark on the industry."

input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 调整生成参数
summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, min_length=30, repetition_penalty=1.2)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

print("摘要:", summary)

📚 详细文档

模型信息

这是 Llama 3.1 的微调版本，针对英语、西班牙语和中文的文本摘要任务进行了训练。

Meta 的 Llama 3.1 多语言大语言模型（LLMs）集合包含 8B、70B 和 405B 规模的预训练和指令微调生成模型（文本输入/文本输出）。Llama 3.1 仅文本的指令微调模型（8B、70B、405B）针对多语言对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源和闭源聊天模型。

模型开发者：Meta

模型架构：Llama 3.1 是一种自回归语言模型，采用了优化的变压器架构。微调版本使用监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。

🔧 技术细节

Llama 3.1 作为自回归语言模型，其优化的变压器架构使得模型在处理长文本时更加高效。监督微调（SFT）通过大量的标注数据，让模型学习到如何生成符合要求的摘要；基于人类反馈的强化学习（RLHF）则进一步根据人类的偏好对模型进行优化，提高摘要的质量和安全性。

📄 许可证

本模型遵循 Apache-2.0 许可证。