Sprachmodelle mit Interaktion von langen Dokumenten verbessern

Verbesserung großer Sprachmodelle durch Interaktion mit langen Dokumenten: Ein umfassendes Tutorial

Willkommen zu diesem umfassenden Leitfaden, wie man große Sprachmodelle (LLMs) mit langen Dokumenteninteraktionen auf der Clarifai-Plattform verbessert. Wir werden die theoretischen Grundlagen erörtern und Sie dann 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 unübertroffen. Diese Modelle haben jedoch Einschränkungen, die wir für eine effektive Nutzung angehen müssen.

Verständnis der LLM-Einschränkungen

Wissensgrenze: Wenn das Modell nicht auf spezifische Themen trainiert wurde, kann es an Wissen mangeln oder falsche Ergebnisse liefern.
Umgang mit großen Eingaben: Es gibt ein maximales Tokenlimit für das, was diese Modelle als Eingabe verarbeiten können. Für GPT-3 ist dies erheblich weniger als bei langen Dokumenten oder Codebasen.
Unvorhersehbares Verhalten: Dies zu überschreiten kann zu unerwarteten Ausgaben führen. Beispielsweise führte die Aufforderung an GPT-4 mit einem langen C++-Code zu einer Filmkritik von "The Matrix."

Wie können wir angesichts dieser Einschränkungen sicherstellen, dass das Modell zuverlässige und sachliche Ergebnisse liefert, wenn es mit umfangreichen Daten konfrontiert wird? Lassen Sie uns eine praktikable Lösung erkunden.

Clarifai-Plattform: Eine Lösung

Clarifai bietet eine Plattform, die hilft, lange Dokumente effizient zu analysieren und Einblicke zu gewinnen. Es zerlegt lange Dokumente in überschaubare Abschnitte und erzeugt Embeddings für jeden, was die relevante Datenauswertung erleichtert.

Neu bei Clarifai? Wir empfehlen, mit dem Einführung in das Clarifai-Tutorial zu beginnen, um einen umfassenden Überblick zu erhalten, bevor Sie in fortgeschrittene Themen eintauchen.

Theoretische Übersicht

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

Verwendung von Clarifai: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Dokumenten-Upload: Laden Sie Ihre langen Dokumente (PDFs) auf das Clarifai-Portal hoch. Diese Dokumente werden in Abschnitte von etwa 300 Wörtern aufgeteilt und behalten wesentliche Metadaten bei.
Verständnis von Textabschnitten: Abschnitte können abrupt beginnen oder enden, was es Menschen schwerer macht, sie zu verstehen. Clarifai erzeugt jedoch effektiv Embeddings für diese Abschnitte.
Abfrage der Plattform: Stellen Sie eine Abfrage, z. B. "Finde die Dokumente über Terrorismus." Die Plattform berechnet das Embedding für Ihre Abfrage und vergleicht es mit den gespeicherten Embeddings der Textabschnitte, um die relevantesten Texte abzurufen.
Erhalten von Ergebnissen: Sie erhalten Details wie Quelle, Seitenzahl und Ähnlichkeitsscores. Die Plattform identifiziert auch Entitäten wie Personen, Organisationen, Orte usw.
Tiefes Eintauchen in Informationen: Sie können ein bestimmtes Dokument auswählen, um tiefer einzutauchen, Zusammenfassungen zu erhalten und die Texte vollständig anzusehen. Jede Quelle wird mit Hilfe der Lang Chain-Bibliothek zusammengefasst.
Interaktion mit Dokumenten: Das Modell kann mit dem Dokument chatten, wobei nur die bereitgestellten Fakten verwendet werden. Dies stellt sicher, dass die Ausgabe auf den gegebenen Informationen basiert und eine Extrapolation aus den eigenen Trainingsdaten verhindert wird.
Geografische Kartierung: Stellen Sie eine Abfrage an die Plattform, um geografische Standorte zu untersuchen und diese auf einer Karte darzustellen. Die Plattform kann sogar mit gebrochenem Englisch umgehen und bietet Zusammenfassungen für relevante Standortdaten.

[Platzhalter für Video-Demo: YouTube-Video]

Fazit

Die Verbesserung von LLMs mithilfe der Clarifai-Plattform bietet einen zuverlässigeren und sachlicheren Weg, um Erkenntnisse aus langen Dokumenten zu gewinnen. Indem wir große Datensätze in handhabbare Teile zerlegen und die relevantesten Informationen extrahieren, können wir die Leistung von LLMs besser nutzen und gleichzeitig ihre inhärenten Einschränkungen vermeiden.

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