Quantization made by Richard Erkhov.

ClickbaitFighter-2B - GGUF

Model creator: https://huggingface.co/Iker/
Original model: https://huggingface.co/Iker/ClickbaitFighter-2B/

Name	Quant method	Size
ClickbaitFighter-2B.Q2_K.gguf	Q2_K	1.08GB
ClickbaitFighter-2B.IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	1.16GB
ClickbaitFighter-2B.IQ3_S.gguf	IQ3_S	1.2GB
ClickbaitFighter-2B.Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	1.2GB
ClickbaitFighter-2B.IQ3_M.gguf	IQ3_M	1.22GB
ClickbaitFighter-2B.Q3_K.gguf	Q3_K	1.29GB
ClickbaitFighter-2B.Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	1.29GB
ClickbaitFighter-2B.Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	1.36GB
ClickbaitFighter-2B.IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	1.4GB
ClickbaitFighter-2B.Q4_0.gguf	Q4_0	1.44GB
ClickbaitFighter-2B.IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	1.45GB
ClickbaitFighter-2B.Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	1.45GB
ClickbaitFighter-2B.Q4_K.gguf	Q4_K	1.52GB
ClickbaitFighter-2B.Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	1.52GB
ClickbaitFighter-2B.Q4_1.gguf	Q4_1	1.56GB
ClickbaitFighter-2B.Q5_0.gguf	Q5_0	1.68GB
ClickbaitFighter-2B.Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	1.68GB
ClickbaitFighter-2B.Q5_K.gguf	Q5_K	1.71GB
ClickbaitFighter-2B.Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	1.71GB
ClickbaitFighter-2B.Q5_1.gguf	Q5_1	1.79GB
ClickbaitFighter-2B.Q6_K.gguf	Q6_K	1.92GB
ClickbaitFighter-2B.Q8_0.gguf	Q8_0	2.49GB

Original model description:

license: cc-by-nc-sa-4.0 datasets: - Iker/NoticIA language: - es metrics: - rouge library_name: transformers pipeline_tag: text-generation base_model: google/gemma-2b-it tags: - clickbait - noticia - spanish - summary - summarization widget: - example_title: Summary messages: - role: user content: "Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\nEste es el titular de la noticia: Le compra un abrigo a su abuela de 97 años y la reacción de esta es una fantasía\nEl titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. Puede ser sólo el foco de la pregunta. Recuerda responder siempre en Español.\nEste es el cuerpo de la noticia:\nLa usuaria de X @Kokreta1 ha relatado la conversación que ha tenido con su abuela de 97 años cuando le ha dado el abrigo que le ha comprado para su cumpleaños.\nTeniendo en cuenta la avanzada edad de la señora, la tuitera le ha regalado una prenda acorde a sus años, algo con lo que su yaya no ha estado de acuerdo.\nEl abrigo es de vieja, ha opinado la mujer cuando lo ha visto. Os juro que soy muy fan. Mañana vamos las dos (a por otro). Eso sí, la voy a llevar al Bershka, ha asegurado entre risas la joven.\nSegún la propia cadena de ropa, la cual pertenece a Inditex, su público se caracteriza por ser jóvenes atrevidos, conocedores de las últimas tendencias e interesados en la música, las redes sociales y las nuevas tecnologías, por lo que la gente mayor no suele llevar este estilo.\nLa inusual personalidad de la señora ha encantado a los usuarios de la red. Es por eso que el relato ha acumulado más de 1.000 me gusta y cerca de 100 retuits, además de una multitud de comentarios.\n"

A model finetuned with the NoticIA Dataset. This model can generate summaries of clickbait headlines

If you are looking for a larger model, with better performance, check out ClickbaitFighter-10B.

📖 Paper: NoticIA: A Clickbait Article Summarization Dataset in Spanish
📓 NoticIA Dataset: https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA
💻 Baseline Code: https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA
🤖 Pre Trained Models https://huggingface.co/collections/Iker/noticia-and-clickbaitfighter-65fdb2f80c34d7c063d3e48e
🔌 Online Demo: https://iker-clickbaitfighter.hf.space/

Open Source Models

	Iker/ClickbaitFighter-2B	Iker/ClickbaitFighter-7B	Iker/ClickbaitFighter-10B
Param. no.	2B	7B	10M
ROUGE	36.26	49.81	52.01

Evaluation Results

Usage example:

Summarize a web article

import torch # pip install torch
from newspaper import Article #pip3 install newspaper3k
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig # pip install transformers

article_url ="https://www.huffingtonpost.es/virales/le-compra-abrigo-abuela-97nos-reaccion-fantasia.html"
article = Article(article_url)
article.download()
article.parse()
headline=article.title
body = article.text

def prompt(
    headline: str,
    body: str,
) -> str:
    """
    Generate the prompt for the model.

    Args:
        headline (`str`):
            The headline of the article.
        body (`str`):
            The body of the article.
    Returns:
        `str`: The formatted prompt.
    """

    return (
        f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
        f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
        f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
        f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
        f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
        f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
        f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
        f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
        f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
        f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
        f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
        f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
        f"{body}\n"
    )

prompt = prompt(headline=headline, body=body)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Iker/ClickbaitFighter-2B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Iker/ClickbaitFighter-2B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

formatted_prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

model_inputs = tokenizer(
    [formatted_prompt], return_tensors="pt", add_special_tokens=False
)

model_output = model.generate(**model_inputs.to(model.device), generation_config=GenerationConfig(
  max_new_tokens=32,
  min_new_tokens=1,
  do_sample=False,
  num_beams=1,
  use_cache=True
))

summary = tokenizer.batch_decode(model_output,skip_special_tokens=True)[0]

print(summary.strip().split("\n")[-1]) # Get only the summary, without the prompt.

Run inference in the NoticIA dataset

import torch # pip install torch
from datasets import load_dataset # pip install datasets
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig # pip install transformers

dataset = load_dataset("Iker/NoticIA")
example = dataset["test"][0]
headline = example["web_headline"]
body = example["web_text"]

def prompt(
    headline: str,
    body: str,
) -> str:
    """
    Generate the prompt for the model.

    Args:
        headline (`str`):
            The headline of the article.
        body (`str`):
            The body of the article.
    Returns:
        `str`: The formatted prompt.
    """

    return (
        f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
        f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
        f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
        f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
        f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
        f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
        f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
        f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
        f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
        f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
        f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
        f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
        f"{body}\n"
    )

prompt = prompt(headline=headline, body=body)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Iker/ClickbaitFighter-2B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Iker/ClickbaitFighter-2B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

formatted_prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": prompt}],
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)

model_inputs = tokenizer(
    [formatted_prompt], return_tensors="pt", add_special_tokens=False
)

model_output = model.generate(**model_inputs.to(model.device), generation_config=GenerationConfig(
  max_new_tokens=32,
  min_new_tokens=1,
  do_sample=False,
  num_beams=1,
  use_cache=True
))

summary = tokenizer.batch_decode(model_output,skip_special_tokens=True)[0]

print(summary.strip().split("\n")[-1]) # Get only the summary, without the prompt.

Citation

@misc{noticia2024,
      title={NoticIA: A Clickbait Article Summarization Dataset in Spanish}, 
      author={Iker García-Ferrero and Begoña Altuna},
      year={2024},
      eprint={2404.07611},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}