Mejorando Modelos de Lenguaje Grande 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 IA. Su capacidad para proporcionar respuestas informadas sobre una amplia gama de temas es inigualable. Sin embargo, estos modelos tienen limitaciones.

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 para lo que estos modelos pueden manejar como un aviso. Para GPT-3, es considerablemente menos que documentos extensos o bases de código.
• Comportamiento Impredecible: Superar estos límites puede llevar a resultados inesperados. 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 asegurar que el modelo brinde resultados confiables y verificados cuando se le proporciona una gran cantidad de datos? Exploremos.

Plataforma Clarifai: Una Solución

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

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

Visión 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

Subida de Documentos:

1. Sube tus documentos largos (PDFs) en el portal de Clarifai.
2. Estos documentos se dividen en fragmentos de alrededor de 300 palabras, conservando los metadatos esenciales.

Entendiendo los Fragmentos de Texto:

Los fragmentos pueden comenzar o terminar abruptamente, lo que hace más difícil su comprensión 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 puntajes de similitud.

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

Profundizando en la Información:

Puedes seleccionar un documento específico para profundizar más.

• Obtén resúmenes y fuentes. Cada fuente se resume utilizando la biblioteca Lang Chain.
• Visualiza los textos en su totalidad y comprende la importancia de resumir partes individuales.

Interacción 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 que el modelo no extrapole de su propio conjunto de datos de entrenamiento.

Mapeo Geográfico:

Consulta la plataforma para investigar ubicaciones geográficas y obtenerlas trazadas en un mapa. La plataforma puede incluso manejar inglés rotas y proporciona resúmenes para datos de ubicación relevantes.

[Espacio reservado para demo en video: Mira la demo aquí]

Conclusión

Mejorar los LLMs utilizando la plataforma Clarifai proporciona una manera más confiable y fáctica de obtener información de documentos extensos. 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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