Große Sprachmodelle mit Interaktion von langen Dokumenten verbessern

Verbesserung von großen Sprachmodellen mit Interaktion in langen Dokumenten: Ein umfassendes Tutorial

Willkommen zu diesem umfassenden Leitfaden, wie man große Sprachmodelle (LLMs) mit Interaktionen in langen Dokumenten mithilfe der Clarifai-Plattform verbessert. Wir werden die theoretischen Grundlagen behandeln und Sie dann durch eine schrittweise Demonstration auf der Clarifai-Plattform führen.

Einleitung

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 haben einen erheblichen Einfluss auf die KI-Welt gehabt. Ihre Fähigkeit, fundierte Antworten zu einer Vielzahl von Themen zu geben, ist unerreicht. Diese Modelle haben jedoch Einschränkungen.

Verständnis der LLM-Einschränkungen

• Wissen-Limit: Wenn das Modell nicht auf bestimmten Themen trainiert wurde, könnte es an Wissen mangeln oder falsche Ergebnisse produzieren.
• Umgang mit großen Eingaben: Es gibt ein maximales Token-Limit, was diese Modelle als Eingabehandlungsalgorithmus verarbeiten können. Für GPT-3 ist dies erheblich weniger als umfangreiche Dokumente oder Codebasen.
• Unvorhersehbares Verhalten: Das Überschreiten dieser Grenzen kann zu unerwarteten Ausgaben führen. Zum Beispiel führte das Anfordern von GPT-4 mit einem langen C++-Code zu einer Filmkritik von "The Matrix".

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

Clarifai-Plattform: Eine Lösung

Clarifai bietet eine Plattform, die hilft, lange Dokumente zu zerlegen und Erkenntnisse effektiv abzurufen. Sie unterteilt lange Dokumente in handhabbare Abschnitte und generiert Embeddings für jeden einzelnen, was eine relevante Datenauswertung ermöglicht.

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:

1. Laden Sie Ihre umfangreichen Dokumente (PDFs) auf das Clarifai-Portal hoch.
2. Diese Dokumente werden in Abschnitte von ca. 300 Wörtern unterteilt, wobei die wesentlichen Metadaten erhalten bleiben.

Verstehen von Textabschnitten:

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

Abfragen der Plattform:

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

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

Tiefer eintauchen in Informationen:

Sie können ein bestimmtes Dokument auswählen, um tiefer einzutauchen.

• Erhalten Sie Zusammenfassungen und Quellen. Jede Quelle wird mithilfe der Lang Chain-Bibliothek zusammengefasst.
• Betrachten Sie Texte im Ganzen und verstehen Sie die Bedeutung der Zusammenfassung einzelner Teile.

Interaktion mit Dokumenten:

Das Modell kann mit dem Dokument chatten, 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, um geografische Standorte zu untersuchen und diese auf einer Karte darzustellen. Die Plattform kann sogar gebrochenes Englisch verarbeiten und stellt Zusammenfassungen relevanter Standortdaten bereit.

[Platzhalter für Video-Demo: Sehen Sie sich hier die Demo an]

Fazit

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

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