哪些HuggingFace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？

首先，我们需要使用HuggingFace中可用的模型列表来找到支持超过1024个令牌的摘要模型。我们可以使用以下代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")

print(tokenizer.model_max_length, model.config.max_length)

这个示例代码使用HuggingFace中提供的一个与英语到俄语机器翻译相关的模型，但您可以使用任何支持摘要的模型。

输出将显示模型支持的最大标记数和配置中的最大长度。

根据我们的检查，许多HuggingFace的seq2seq摘要模型似乎都支持超过1024个标记，但需要根据数据集和任务选择最适合的模型。

例如，BART模型可能比T5模型更适合编程相关文章的摘要，因为BART模型更善于处理技术性语言和代码语法。以下是使用BART模型执行摘要的示例代码：

from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-base')
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-base')

input_text = "Your programming related text here"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=4, length_penalty=2.0, early_stopping=True)

summary_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

这个示例代码使用了HuggingFace中提