Reader-LM: 将HTML转化为Markdown的革命性工具，专用小语言模型

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);white-space-collapse: preserve !important;word-break: break-word !important;">今天给大家介绍一个由 Jina AI 推出的革命性工具——Reader-LM。

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);white-space-collapse: preserve !important;word-break: break-word !important;">这是一个专为将原始 HTML 转换为干净、整洁的 Markdown 格式而设计的小型语言模型（SLM）。

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">?Reader-LM 的功能

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);white-space-collapse: preserve !important;word-break: break-word !important;">Reader-LM 能够直接从杂乱的原始 HTML 代码生成结构良好的 Markdown 文件。它的核心功能包括：

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);" class="list-paddingleft-1">

• 内容提取：智能识别并提取网页主要内容。

• 格式转换：将 HTML 格式转换为 Markdown 格式。

• 多语言支持：支持多种语言的文档转换。

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">?Reader-LM 的特点

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);" class="list-paddingleft-1">

• 轻量级：模型参数少，易于在本地计算机上运行。

• 高性能：在 HTML 到 Markdown 的转换任务上，性能超过许多大型语言模型。

• 长上下文支持：支持长达 256K token 的上下文长度，适应现代复杂网页。

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">?Reader-LM 的优势

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);" class="list-paddingleft-1">

• 成本效益：相比于大型语言模型，Reader-LM 提供了更高的性价比。

• 易于使用：简单的 API 调用，快速上手。

• 高效处理：特别优化的处理流程，即使是长文本也能快速转换。

ingFang SC", miui, "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", sans-serif;letter-spacing: 0.5px;text-align: start;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);">?如何使用 Reader-LM

使用 Reader-LM 非常简单，你可以通过以下步骤开始：

1. 访问模型：访问 Hugging Face 模型库获取 Reader-LM 模型。

• Reader-LM-0.5b
  https://huggingface.co/jinaai/reader-lm-0.5b
  

• Reader-LM-1.5b
  https://huggingface.co/jinaai/reader-lm-1.5b
  

• 体验 Colab：通过 Google Colab 体验 Reader-LM 的强大功能。

• Google Colab 演示
  https://colab.research.google.com/drive/1wXWyj5hOxEHY6WeHbOwEzYAC0WB1I5uA
  

• 即将上线的平台：Reader-LM 即将在 Azure Marketplace 和 AWS SageMaker 上线。

?定量与定性研究

Reader-LM 经过严格的测试和评估，与多个大型语言模型进行了对比，表现出色。我们提供了详细的评估结果和使用指南，帮助你更好地了解 Reader-LM 的性能。

小语言模型，针对特定任务，更专业高效

结论

Reader-LM 是一个创新的工具，它不仅能够提高你的工作效率，还能帮助你更好地管理和分享网络信息。立即访问我们的链接，开始你的 Reader-LM 之旅吧！