Verbessern Sie LLMs mit Langzeitdokumenteninteraktion: Ein vollständiges Tutorial

Verbesserung großer Sprachmodelle mit langen Dokumentinteraktionen: Ein umfassendes Tutorial

Willkommen zu diesem umfassenden Leitfaden, wie man große Sprachmodelle (LLMs) mit langen Dokumentinteraktionen mithilfe der Clarifai-Plattform verbessert. Wir werden die theoretischen Grundlagen erörtern und Sie Schritt für Schritt durch eine Demonstration auf der Clarifai-Plattform führen.

Einführung

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 haben die KI-Welt erheblich beeinflusst. Ihre Fähigkeit, fundierte Antworten zu einer Vielzahl von Themen zu geben, ist beispiellos. Diese Modelle haben jedoch ihre Grenzen.

Verständnis der LLM-Grenzen

LLMs können manchmal mit bestimmten Herausforderungen kämpfen:

• Wissen Grenze: Wenn das Modell nicht auf spezifische Themen trainiert wurde, kann es an Wissen fehlen oder falsche Ergebnisse liefern.
• Umgang mit großen Eingaben: Es gibt eine maximale Token-Grenze dafür, was diese Modelle als Eingabe verarbeiten können. Bei GPT-3 liegt dieser Wert erheblich unter dem von langen Dokumenten oder Codebasen.
• Unvorhersehbares Verhalten: Das Überschreiten dieser Grenzen kann zu unerwarteten Ausgaben führen. Beispielsweise ergab die Eingabe eines langen C++-Codes in GPT-4 eine Filmkritik zu "Die Matrix."

Angesichts dieser Einschränkungen, wie können wir sicherstellen, dass das Modell zuverlässige und faktische Ergebnisse liefert, wenn es mit umfangreichen Daten bereitgestellt wird? Lassen Sie uns das erkunden.

Clarifai-Plattform: Eine Lösung

Clarifai bietet eine Plattform, die dabei hilft, lange Dokumente zu zerlegen und Erkenntnisse effektiv abzurufen. Sie teilt lange Dokumente in handhabbare Fragmente auf und generiert Embeddings für jedes, was die Extraktion relevanter Daten ermöglicht.

Neu bei Clarifai? Wir empfehlen, zuerst mit dem Einführungstutorial zu Clarifai zu beginnen, um einen umfassenden Überblick zu erhalten, bevor Sie in fortgeschrittene Themen eintauchen.

Theoretischer Überblick

Embedding: Ein Embedding ist eine mathematische Darstellung (Vektor), die das Wesen oder die Bedeutung von Daten erfasst. In diesem Kontext stellt es die Bedeutung eines Textfragments dar.

Verwendung von Clarifai: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden

Dokumenten-Upload

Laden Sie Ihre umfangreichen Dokumente (PDFs) in das Clarifai-Portal hoch. Diese Dokumente werden in Fragmente von etwa 300 Wörtern aufgeteilt, wobei die wichtigen Metadaten erhalten bleiben.

Verstehen von Textfragmenten

Fragmente können abrupt beginnen oder enden, was es schwieriger macht, sie für Menschen zu verstehen. Clarifai generiert jedoch effektiv Embeddings für diese Fragmente.

Abfragen der Plattform

1. Stellen Sie eine Anfrage, z.B. "Finden Sie die Dokumente über Terrorismus."
2. Die Plattform berechnet das Embedding für Ihre Anfrage.
3. Es vergleicht dieses Embedding mit den gespeicherten Embeddings der Textfragmente und holt die relevantesten Texte ab.
4. Sie erhalten Details wie Quelle, Seitenzahl und Ähnlichkeitsscores.

Die Plattform identifiziert auch Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte.

Tiefer eintauchen in Informationen

Sie können ein bestimmtes Dokument auswählen, um tiefer einzutauchen. Erhalten Sie Zusammenfassungen und Quellen, wobei jede Quelle mithilfe der Lang Chain-Bibliothek zusammengefasst wird. Sehen Sie sich die Texte in ihrer Gesamtheit an und verstehen Sie die Bedeutung der Zusammenfassung einzelner Teile.

Interaktion mit Dokumenten

Das Modell kann mit dem Dokument kommunizieren, indem es nur die bereitgestellten Fakten nutzt. Dies stellt sicher, dass die Ausgabe auf den gegebenen Informationen basiert und das Modell nicht aus seinen eigenen Trainingsdaten extrapoliert.

Geografische Kartierung

Fragen Sie die Plattform ab, um geografische Standorte zu untersuchen und sie auf einer Karte darzustellen. Die Plattform kann sogar gebrochenes Englisch verarbeiten und bietet Zusammenfassungen für relevante Standortdaten.

[Platzhalter für Video-Demo: Hier ansehen]

Fazit

Die Verbesserung der LLMs mithilfe der Clarifai-Plattform bietet eine zuverlässigere und faktische Möglichkeit, Erkenntnisse aus langen Dokumenten zu gewinnen. Indem wir große Datensätze in handhabbare Teile zerlegen und die relevantesten Informationen extrahieren, können wir die Leistungsfähigkeit der LLMs besser nutzen und gleichzeitig ihre inhärenten Einschränkungen vermeiden.

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