

Reader LM
紹介 :
Reader-LMは、Jina AIが開発した小型言語モデルで、ウェブ上の生の、雑然としたHTMLコンテンツをクリーンなMarkdown形式に変換することを目的としています。これらのモデルは特に長文処理に最適化されており、多言語に対応し、最大256Kトークンのコンテキスト長を処理できます。Reader-LMモデルは、HTMLからMarkdownへの直接変換を行うことで、正規表現やヒューリスティックなルールへの依存を減らし、変換の正確性と効率性を向上させています。
ターゲットユーザー :
Reader-LMは、ウェブページのコンテンツをMarkdown形式に変換する必要がある開発者やコンテンツクリエイター、特に大量のウェブデータを処理し、変換プロセスを自動化したいユーザーに適しています。多言語対応と長文処理能力により、国際的なチームや複雑なウェブ構造を扱うユーザーにとって理想的な選択肢となります。
使用シナリオ
技術ブログ記事をHTML形式からMarkdown形式に変換し、GitHubで公開しやすいようにする。
ニュースサイトのコンテンツを自動的にMarkdownに変換し、コンテンツのサマリーと分析に使用する。
電子商取引の商品ページをMarkdownに変換し、商品説明ドキュメントを生成する。
製品特徴
追加のクレンジング手順なしで、HTMLからMarkdownへの直接変換が可能。
多言語に対応し、さまざまな言語のウェブページコンテンツを処理可能。
長文処理能力が高く、最大256Kトークンのコンテキスト長に対応。
モデルサイズが最適化されており、Reader-LM-0.5BとReader-LM-1.5Bのパラメータ数はそれぞれ494Mと1.54B。
より大きな言語モデルを上回る性能を発揮しながら、モデルサイズはコンパクトに保たれている。
Google Colabで簡単に試用でき、複雑な設定は不要。
近日中にAzure MarketplaceとAWS SageMakerでも提供予定。
使用チュートリアル
Google Colabにアクセスし、Reader-LMのデモノートブックを開きます。
ノートブックで、変換したいウェブページのURLに予め設定されているURLを置き換えます。
ノートブックのコードを実行すると、モデルが自動的にHTMLコンテンツを処理し、Markdownを生成します。
生成されたMarkdownコンテンツを確認し、重要な情報がすべて正しく変換されていることを確認します。
必要に応じてモデルパラメータや変換設定を調整して、出力結果を最適化します。
変換後のMarkdownコンテンツをプロジェクトやドキュメントで使用します。
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