Mejorar LLMs con Interacción de Documentos Largos: Un Tutorial Completo

Mejorando los Modelos de Lenguaje Grande con Interacción de Documentos Largos: Un Tutorial Completo

Bienvenido a esta guía completa sobre cómo mejorar los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con interacciones de documentos largos utilizando la plataforma Clarifai. Vamos a profundizar en las bases teóricas y te guiaré a través de una demostración paso a paso en la plataforma Clarifai.

Introducción

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como GPT-3 han impactado significativamente al mundo de la IA. Su capacidad para proporcionar respuestas informadas sobre una amplia gama de temas es inigualable. Sin embargo, estos modelos tienen sus limitaciones.

Entendiendo las Limitaciones de los LLMs

Los LLMs a veces pueden tener dificultades con desafíos específicos:

• Límite de Conocimiento: Si el modelo no ha sido entrenado en temas específicos, puede carecer de conocimiento o producir resultados incorrectos.
• Manejo de Entradas Grandes: Hay un límite máximo de tokens que estos modelos pueden manejar como un aviso. Para GPT-3, es considerablemente menor que documentos largos o bases de código.
• Comportamiento Impredecible: Superar estos límites puede llevar a salidas inesperadas. Por ejemplo, solicitar a GPT-4 un largo código en C++ resultó en una reseña de película de "The Matrix".

Dadas estas limitaciones, ¿cómo podemos asegurarnos de que el modelo ofrezca resultados fiables y fácticos cuando se le proporciona datos voluminosos? Vamos a explorarlo.

Plataforma Clarifai: Una Solución

Clarifai ofrece una plataforma que ayuda a descomponer documentos largos y recuperar información de manera efectiva. Divide documentos largos en partes manejables y genera embeddings para cada uno, lo que permite la extracción de datos relevantes.

¿Nuev@ en Clarifai? Te recomendamos comenzar con el Tutorial de Introducción a Clarifai para tener una visión general completa antes de adentrarte en temas avanzados.

Visión General Teórica

Embedding: Un embedding es una representación matemática (vector) que captura la esencia o el significado de los datos. En este contexto, representa el significado de un fragmento de texto.

Usando Clarifai: Una Guía Paso a Paso

Carga de Documentos

Carga tus documentos largos (PDFs) en el portal de Clarifai. Estos documentos se dividen en fragmentos de alrededor de 300 palabras, conservando la metadata esencial.

Entendiendo Fragmentos de Texto

Los fragmentos pueden comenzar o terminar de forma abrupta, lo que los hace más difíciles de entender para los humanos. Sin embargo, Clarifai genera eficazmente embeddings para estos fragmentos.

Consultando la Plataforma

1. Proporciona una consulta, por ejemplo, "Encuentra los documentos sobre terrorismo."
2. La plataforma calcula el embedding para tu consulta.
3. Compara este embedding con los embeddings guardados de los fragmentos de texto, recuperando los textos más relevantes.
4. Recibirás detalles como fuente, número de página y puntuaciones de similitud.

La plataforma también identifica entidades como personas, organizaciones y ubicaciones.

Profundizando en la Información

Puedes seleccionar un documento específico para profundizar más. Obtén resúmenes y fuentes, con cada fuente resumida utilizando la biblioteca Lang Chain. Visualiza los textos en su totalidad y entiende la importancia de resumir partes individuales.

Interactuando con Documentos

El modelo puede conversar con el documento, utilizando solo los datos fácticos proporcionados. Esto asegura que la salida se base en la información dada, y el modelo no extrapole de sus propios datos de entrenamiento.

Mapeo Geográfico

Consulta la plataforma para investigar ubicaciones geográficas y obtén la representación en un mapa. La plataforma puede incluso manejar inglés roto y proporciona resúmenes para datos de ubicación relevantes.

[Marcador de posición para Demo en Video: Mira Aquí]

Conclusión

Mejorar los LLMs utilizando la plataforma Clarifai proporciona una forma más fiable y fáctica de obtener información de documentos largos. Al descomponer grandes conjuntos de datos en piezas manejables y extraer la información más relevante, podemos utilizar mejor el poder de los LLMs mientras evitamos sus limitaciones inherentes.

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