Améliorer les LLM avec l'interaction de documents longs : un tutoriel complet

Amélioration des grands modèles linguistiques avec l'interaction de documents longs : un tutoriel complet

Bienvenue dans ce guide complet sur la façon d'améliorer les grands modèles linguistiques (LLM) avec des interactions de documents longs en utilisant la plateforme Clarifai. Nous plongerons dans les fondements théoriques et vous guiderons à travers une démonstration étape par étape sur la plateforme Clarifai.

Introduction

Les grands modèles linguistiques (LLM) comme GPT-3 ont eu un impact significatif sur le monde de l'IA. Leur capacité à fournir des réponses éclairées sur une large gamme de sujets est inégalée. Cependant, ces modèles ont leurs limites.

Comprendre les limitations des LLM

Les LLM peuvent parfois rencontrer des défis spécifiques :

• Limite de connaissance : Si le modèle n'a pas été entraîné sur des sujets spécifiques, il peut manquer de connaissance ou produire des résultats incorrects.
• Gestion des grandes entrées : Il y a une limite maximale de jetons que ces modèles peuvent gérer comme invite. Pour GPT-3, c'est considérablement inférieur à de longs documents ou à des bases de code.
• Comportement imprévisible : Dépasser ces limites peut entraîner des résultats inattendus. Par exemple, en demandant à GPT-4 un long code C++, cela a abouti à une critique de film de "The Matrix".

Étant donné ces contraintes, comment pouvons-nous garantir que le modèle donne des résultats fiables et factuels lorsqu'on lui fournit des données volumineuses ? Explorons.

Plateforme Clarifai : Une solution

Clarifai offre une plateforme qui aide à décomposer des documents longs et à récupérer des informations efficacement. Elle divise les longs documents en morceaux gérables et génère des embeddings pour chacun, permettant l'extraction de données pertinentes.

Vous êtes nouveau sur Clarifai ? Nous vous recommandons de commencer par le Tutoriel d'introduction à Clarifai pour un aperçu complet avant de plonger dans des sujets avancés.

Aperçu théorique

Embedding : Un embedding est une représentation mathématique (vecteur) qui capture l'essence ou le sens des données. Dans ce contexte, il représente le sens d'un morceau de texte.

Utiliser Clarifai : Un guide étape par étape

Téléchargement de documents

Téléchargez vos longs documents (PDF) sur le portail Clarifai. Ces documents sont divisés en morceaux d'environ 300 mots, conservant les métadonnées essentielles.

Comprendre les morceaux de texte

Les morceaux peuvent commencer ou se terminer brusquement, ce qui les rend plus difficiles à comprendre pour les humains. Cependant, Clarifai génère efficacement des embeddings pour ces morceaux.

Interroger la plateforme

1. Fournissez une requête, par exemple, "Trouvez les documents sur le terrorisme."
2. La plateforme calcule l'embedding pour votre requête.
3. Elle compare cet embedding aux embeddings sauvegardés des morceaux de texte, récupérant les textes les plus pertinents.
4. Vous recevrez des détails tels que la source, le numéro de page et les scores de similarité.

La plateforme identifie également des entités telles que des personnes, des organisations et des lieux.

Plongée approfondie dans l'information

Vous pouvez sélectionner un document spécifique pour aller plus loin. Obtenez des résumés et des sources, chaque source étant résumée à l'aide de la bibliothèque Lang Chain. Visualisez les textes dans leur intégralité et comprenez l'importance de résumer des parties individuelles.

Interagir avec les documents

Le modèle peut discuter avec le document, en utilisant uniquement les données factuelles fournies. Cela garantit que la sortie est basée sur les informations données, et que le modèle ne fait pas d'extrapolations à partir de ses propres données d'entraînement.

Cartographie géographique

Interrogez la plateforme pour enquêter sur des emplacements géographiques et les faire tracer sur une carte. La plateforme peut même gérer un anglais défectueux et fournit des résumés pour les données de localisation pertinentes.

[Espace réservé pour la démo vidéo : Regarder ici]

Conclusion

Améliorer les LLM en utilisant la plateforme Clarifai fournit un moyen plus fiable et factuel d'extraire des informations de longs documents. En décomposant de grands ensembles de données en morceaux gérables et en extrayant les informations les plus pertinentes, nous pouvons mieux exploiter le pouvoir des LLM tout en évitant leurs limites inhérentes.

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