Mejorando Modelos de Lenguaje con Interacción de Documentos Largos

Mejorando 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. Profundizaremos en los fundamentos teóricos y luego te guiaremos 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 el mundo de la inteligencia artificial. Su capacidad para proporcionar respuestas informadas sobre una amplia variedad de temas es incomparable. Sin embargo, estos modelos tienen limitaciones que debemos abordar para su uso efectivo.

Entendiendo las Limitaciones de los LLMs

• 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 entrada. 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, al solicitar a GPT-4 un largo código en C++, se obtuvo una reseña de la película "The Matrix".

Dadas estas limitaciones, ¿cómo podemos asegurar que el modelo ofrezca resultados confiables y factuales cuando se le proporciona una gran cantidad de datos? Exploremos una solución viable.

Plataforma Clarifai: Una Solución

Clarifai ofrece una plataforma que ayuda a descomponer documentos largos y extraer información de manera efectiva. Divide documentos largos en fragmentos manejables y genera inserciones para cada uno, facilitando la extracción de datos relevantes.

¿Nuevo en Clarifai? Te recomendamos comenzar con el Tutorial de Introducción a Clarifai para obtener una visión general completa antes de profundizar en temas avanzados.

Descripción Teórica

Inserción: Una inserción 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

1. Subida de Documentos: Carga tus documentos largos (PDFs) en el portal de Clarifai. Estos documentos se dividen en fragmentos de alrededor de 300 palabras, manteniendo metadatos esenciales.
2. Comprendiendo los Fragmentos de Texto: Los fragmentos pueden comenzar o terminar abruptamente, lo que los hace más difíciles de entender para los humanos. Sin embargo, Clarifai genera inserciones de manera efectiva para estos fragmentos.
3. Consultando la Plataforma: Proporciona una consulta, por ejemplo, "Encuentra los documentos sobre terrorismo". La plataforma calcula la inserción para tu consulta y la compara con las inserciones guardadas de los fragmentos de texto, obteniendo los textos más relevantes.
4. Recibiendo Resultados: Recibirás detalles como fuente, número de página y puntajes de similitud. La plataforma también identifica entidades como personas, organizaciones, lugares, etc.
5. Profundizando en la Información: Puedes seleccionar un documento específico para profundizar, obtener resúmenes y ver los textos en su totalidad. Cada fuente se resume utilizando la biblioteca Lang Chain.
6. 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, evitando la extrapolación de sus propios datos de entrenamiento.
7. Mapeo Geográfico: Consulta a la plataforma para investigar ubicaciones geográficas y obtenerlas en un mapa. La plataforma puede incluso manejar inglés roto y proporcionar resúmenes para datos de ubicación relevantes.

[Espacio reservado para demostración en video: Video de YouTube]

Conclusión

Mejorar los LLMs utilizando la plataforma Clarifai proporciona una forma más confiable y fáctica de extraer 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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