哪些HuggingFace的摘要模型支持超过1024个标记？哪个模型更适合编程相关文章？

我们可以使用 HuggingFace Transformers 库中的模型来完成这项任务。该库可以很容易地加载和使用各种预训练模型。

关于第一个问题，可以使用下面的代码列出支持 1024 个以上标记的 HuggingFace 摘要模型。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 首先，列出可用模型的名称
models_list = ["facebook/bart-large-cnn", "t5-large", "t5-3b", "t5-11b", "google/pegasus-large"]

# 接着，检查每一个模型的 tokenizer 是否支持输入超过 1024 个标记
for model_name in models_list:
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    print(f"Model: {model_name}, tokenizer max_len: {tokenizer.model_max_length}")

这将列出所选模型的 tokenizer 的最大长度。如果列表中的某个模型支持超过 1024 个标记，则它可以用于处理较长的文本片段。

对于第二个问题，我们需要运行不同模型的摘要示例，并查看每个模型的生成结果以确定哪个模型最适合编程相关文章。下面是一个使用 Pegasus 模型进行摘要生成的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "google/pegasus-large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "这是一篇有关 Python 编程语言的文章。文章主要介绍了 Python 编程语言的历史、特点、应用以及未来发展趋势。python 是一种高级编程语言，广泛