访问官网
Github
Huggingface
论文ChatGenTitle 项目介绍
项目概述
ChatGenTitle 是一个专注于生成论文题目的智能模型。它通过微调 LLaMA 模型，采用了百万篇 arXiv 论文的信息，旨在为研究人员和学者提供快捷且高效的论文题目生成服务。这个工具的诞生，源于科研工作者在撰写或发掘研究方向时对高质量论文标题的需求，帮助他们更好地传达研究内容的精髓。
项目的功能与特色
ChatGenTitle 的核心功能是生成论文题目，其优势在于：
- 简单易用：无需复杂的设置，即可快速生成高质量论文标题。
- 智能推荐：基于庞大的文献数据和先进的人工智能技术，提供智能化的题目建议。
- 高效工作流：能够针对不同领域的论文摘要输出精确的题目，提高科研效率。
训练与模型
ChatGenTitle 的开发基于强大的 LLaMA 模型，通过对雄厚的 arXiv 论文数据集的持续训练来优化模型性能。该项目开放了其版本在 HuggingFace 平台上，方便用户获取和使用权重参数。
- 训练数据：使用了来自Cornell-University/ arxiv 的数据集，涵盖各个领域的学术论文。
- 模型发布：针对不同需求和应用，提供了多个版本可供选择，比如 LLaMa-Lora-7B 和 LLaMa-Lora-13B，对应不同的运算复杂度。
在线体验与社区参与
为了方便大众、尤其是没有 GPU 资源的人群，ChatGenTitle 提供了在线体验版本和相应的部署代码，因此用户可以轻松在自己的环境中测试和使用这个模型。社区用户可以通过Colab进行免费体验。
持续发展和愿景
ChatGenTitle 一直在更新和完善其功能，比如每天自动推送最新的 LLMs 相关论文，帮助用户持续在学术最前沿保持更新。其目标是不仅成为一个简单的工具，还有助于推动人工智能领域的科研进步。
使用须知
值得注意的是，ChatGenTitle 项目仅允许在研究中使用，其模型和生成内容不建议用于正式的学术发表，用户需对其使用负责。项目采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可，保证了开源的同时也维护了商业限制。
通过 ChatGenTitle，科研人员获得了一种高效便捷的工具，帮助他们在科学探索中如虎添翼，也希望在学术日常中带来更多的灵感和便利。
