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最近我一直在尝试改进我的摘要技巧。我对人们如何使用本地模型处理长篇内容的摘要任务（如书籍、笔录、长篇文章等）很感兴趣。

  • 你首选的方法是什么，将长文本分解成可管理的小块？
  • 在处理大型模型和广泛上下文时，你是如何权衡速度、效率和性能的？
  • 你使用什么特定技术来保持各块之间的连贯性？
  • 对于摘要任务，你发现哪些提示策略最有效？最喜欢的模型是什么？

我觉得我可能想得太多了，但我确信你们中的一些人已经想出了聪明的解决方案或方法来处理大型上下文的摘要。

至于我，我一直在使用一个脚本，该脚本执行以下操作：

  • 读取一个长文档（如庭审笔录）
  • 将内容分成约2000字的段落，并有小部分重叠
  • 通过本地大型语言模型（使用llama.cpp服务器）处理每个段落
  • 为每个段落生成详细的摘要。我发现使用较小的段落大小有助于获得更多细节，以便用于下游摘要任务
  • 保持运行上下文以帮助段落间的连贯性
  • 将所有段落摘要编译成一个主摘要

然后，我会将所有这些内容放入一个单一的提示中，要求以各种格式生成摘要。我一直在使用Command R，包括8B和70B的Llama 3.1模型。

我的MacBook Pro有128 GB内存，所以可以加载相当大的模型。不过，我只是将大量上下文输入模型，并没有取得很好的成功…我不介意等待处理，但当等待很久后，摘要过于简短以至于没有帮助时，这很快就变得乏味了。

期待从你们的经验中学习！

讨论总结

本次讨论围绕如何使用本地大型语言模型（LLMs）进行长文本内容的摘要展开。用户们分享了他们的方法，包括文本分块、模型选择、性能优化和前后端处理等。讨论中涉及的主要模型有Mistral Large 2和Mistral 7B，以及如何通过特定分隔符和调整参数来提高摘要的质量和效率。

主要观点

  1. 👍 使用Mistral Large 2和Mistral 7B模型进行摘要
    • 支持理由：这些模型在处理长文本时表现出色，能够提供详细的摘要。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 通过特定分隔符进行摘要
    • 正方观点：使用特定分隔符（如代码库中每个文件的每个函数）有助于提高摘要的准确性。
    • 反方观点：无
  3. 💡 在遇到限制时，将文本分割成无重叠的块
    • 解释：这种方法有助于避免模型处理时的限制，提高处理效率。

金句与有趣评论

  1. “😂 Lissanro：I use Mistral Large 2 + Mistral 7B as the draft model for speculative decoding.”
    • 亮点：展示了如何通过草稿模型进行推测解码以提高性能。
  2. “🤔 Lissanro：The way speculative decoding works, it just increases performance without affecting the quality.”
    • 亮点：解释了推测解码如何在不降低质量的情况下提高性能。
  3. “👀 Lissanro：For frontend, I use SillyTavern with https://github.com/theroyallab/ST-tabbyAPI-loader extension.”
    • 亮点：分享了使用特定工具进行前后端处理的细节。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们乐于分享自己的经验和技巧。主要分歧点在于模型选择和处理策略，但整体上大家都在寻求更高效和高质量的摘要方法。

趋势与预测

  • 新兴话题：推测解码和前后端处理工具的使用可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：这些技术和工具的优化可能会对长文本摘要领域产生积极影响，提高处理效率和摘要质量。