许可证: llama3.1 数据集:

• georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large 语言:
• 英文 基础模型:
• georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct 管道标签: 文本生成 库名称: transformers 标签:
• 摘要生成
• 黑客新闻
• hn-companion

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF模型卡

这是georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct模型的Q4_K_M量化版本。

该模型专门用于生成黑客新闻讨论串的简明信息摘要。它能分析层级式评论结构，提取关键主题、见解和观点，同时根据社区参与度优先呈现高质量内容。

模型详情

模型描述

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama-3.1-8B-Instruct的量化微调版本，专为总结黑客新闻的结构化讨论而优化。它能处理层级式评论串，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摘要格式，突出社区共识和显著观点。

• 开发者: George Chiramattel & Ann Catherine Jose
• 模型类型: 微调大语言模型(Llama-3.1-8B-Instruct) - GGUF Q4_K_M量化版
• 语言: 英语
• 许可证: llama3.1
• 微调基础模型: Llama-3.1-8B-Instruct

模型来源

• 代码库: https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF
• 数据集代码库: https://huggingface.co/datasets/georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large

用途

直接使用

该模型旨在生成黑客新闻讨论串的结构化摘要。给定一个包含层级评论的讨论串，它能生成组织良好的摘要，包括：

1. 讨论概述
2. 主要主题和关键见解
3. 带有代表性引用的详细主题分析
4. 包含对立观点的关键视角
5. 值得注意的旁支讨论

该模型特别适用于：

• 帮助用户快速理解长篇讨论串的关键点
• 识别技术话题的社区共识
• 发掘专家解释和有价值的见解
• 突出话题的多元视角

下游应用

该模型为Hacker News Companion项目创建。

偏见、风险与限制

• 社区偏见: 模型可能继承黑客新闻社区存在的偏见，该社区倾向于特定技术人群和观点
• 内容优先级: 评分系统优先考虑高参与度的评论，这可能并不总是与事实准确性或多样性相关
• 技术限制: 模型性能可能在处理极长讨论串或不常见结构时下降
• 上下文局限: 模型聚焦讨论本身，可能缺乏对所讨论话题的更广泛背景
• 归属挑战: 模型尝试正确归属引用，但偶尔可能错误归属或格式不当
• 内容过滤: 虽然模型尝试过滤低质量或低评分内容，但可能无法捕捉所有问题内容

建议

• 用户应意识到摘要反映了黑客新闻的社区参与模式，可能包含固有偏见
• 对于关键决策，用户应验证原始讨论串中的重要信息
• 当摘要突出矛盾观点时，应查阅原始讨论以确保公平呈现
• 在复用摘要时，应保持对模型和原始评论者的适当归属

训练详情

训练数据

该模型在georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large数据集上微调，包含14,531条黑客新闻首页故事及其相关讨论串。

数据集包括：

• 6,300个训练样本
• 700个测试样本
• 层级式评论串的结构化表示
• 表示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

每个样本包含帖子标题，以及带有评论分数、回复数和反对票信息的结构化评论串表示。

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)表示每条评论的相对重要性
• 组织评论以保持其层级关系

训练使用OpenPipe基础设施完成。

评估

测试数据、因素与指标

测试数据

模型在georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large数据集的测试集上评估。

因素

评估考虑：

• 不同长度和复杂度的讨论
• 具有不同评论层级的讨论串
• 黑客新闻常见各技术领域的讨论
• 具有不同争议程度(通过评论反对票衡量)的讨论串

技术规格

模型架构与目标

该模型基于因果语言模型Llama-3.2-3B-Instruct。主要训练目标是生成层级讨论串的结构化摘要，捕捉最重要的主题、观点和见解，同时保持正确归属。

模型经过专门训练，以理解和处理黑客新闻评论的层级结构，包括其评分系统、回复数和反对票信息，从而适当加权内容重要性。

引用

BibTeX:

@misc{georgeck2025HackerNewsSummarization,
  author = {George Chiramattel, Ann Catherine Jose},
  title = {Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF},
  year = {2025},
    publisher = {Hugging Face},
    journal = {Hugging Face Hub},
    howpublished = {https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF},
}

术语表

• 层级路径: 表示评论在讨论树中位置的符号(如[1.2.1])。单个数字表示顶级评论，而额外数字代表回复链中的更深层级
• 评分: 1-1000的标准化值，表示基于社区参与度的评论相对重要性
• 反对票: 评论收到的负面投票数，用于过滤低质量内容
• 讨论串: 从单个顶级评论延伸出的回复链
• 主题: 在多个评论中识别的重复出现的话题或观点

模型卡作者

[George Chiramattel, Ann Catherine Jose]