Améliorer les modèles linguistiques avec l'interaction de documents longs

Améliorer les Grands Modèles de Langage avec l'Interaction de Longs Documents : Un Tutoriel Complète

Bienvenue dans ce guide complet sur la manière d'améliorer les Grands Modèles de Langage (GML) avec des interactions sur de longs documents en utilisant la plateforme Clarifai. Nous allons examiner les fondements théoriques puis vous guider à travers une démonstration étape par étape sur la plateforme Clarifai.

Introduction

Les Grands Modèles de Langage (GML) comme GPT-3 ont un impact significatif dans le monde de l'IA. Leur capacité à fournir des réponses informées sur une large gamme de sujets est sans pareille. Cependant, ces modèles ont des limitations que nous devons aborder pour une utilisation efficace.

Comprendre les Limites des GML

• Limite de Connaissance : Si le modèle n'a pas été entraîné sur des sujets spécifiques, il peut manquer de connaissances ou produire des résultats incorrects.
• Gestion de Grands Inputs : Il existe une limite maximale de tokens que ces modèles peuvent gérer comme prompt. Pour GPT-3, c'est considérablement moins que des documents longs ou des bases de code.
• Comportement Imprévisible : Pousser ces limites peut entraîner des sorties inattendues. Par exemple, en donnant une longue requête C++ à GPT-4, on a obtenu une critique de film de "The Matrix."

Étant donné ces contraintes, comment pouvons-nous garantir que le modèle fournit des résultats fiables et factuels lorsque de volumineux ensembles de données sont fournis ? Explorons une solution viable.

Plateforme Clarifai : Une Solution

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

Nouvelle sur Clarifai ? Nous vous recommandons de commencer par le Tutoriel d'Introduction à Clarifai pour une vue d'ensemble complète avant de plonger dans des sujets avancés.

Aperçu Théorique

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

Utiliser Clarifai : Un Guide Étape par Étape

1. Téléchargement de Document : Téléchargez vos documents longs (PDF) sur le portail Clarifai. Ces documents sont divisés en morceaux d'environ 300 mots, en conservant les métadonnées essentielles.
2. Comprendre les Morceaux de Texte : Les morceaux peuvent commencer ou se terminer brusquement, les rendant plus difficiles à comprendre pour les humains. Cependant, Clarifai génère efficacement des embeddings pour ces morceaux.
3. Interroger la Plateforme : Fournissez une requête, par exemple, "Trouvez les documents sur le terrorisme." La plateforme calcule l'embedding pour votre requête et le compare aux embeddings sauvegardés des morceaux de texte, récupérant les textes les plus pertinents.
4. Recevoir des Résultats : Vous recevrez des détails comme la source, le numéro de page et les scores de similitude. La plateforme identifie également des entités telles que des personnes, des organisations, des emplacements, etc.
5. Plongée dans l'Information : Vous pouvez sélectionner un document spécifique pour approfondir, obtenir des résumés et voir les textes dans leur intégralité. Chaque source est résumée en utilisant la bibliothèque Lang Chain.
6. Interagir avec des Documents : Le modèle peut discuter avec le document, en n'utilisant que les données factuelles fournies. Cela garantit que la sortie est basée sur les informations données, empêchant l'extrapolation à partir de ses propres données d'entraînement.
7. Cartographie Géographique : Interrogez la plateforme pour enquêter sur les emplacements géographiques et les faire tracer sur une carte. La plateforme peut même gérer l'anglais cassé et fournir des résumés pour les données de localisation pertinentes.

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Conclusion

Améliorer les GML en utilisant la plateforme Clarifai fournit un moyen plus fiable et factuel d'extraire des informations à partir de longs documents. En décomposant les grands ensembles de données en morceaux gérables et en extrayant les informations les plus pertinentes, nous pouvons mieux utiliser la puissance des GML tout en évitant leurs limitations inhérentes.

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