Amélioration des grands modèles de langage avec l'interaction de longs documents

Amélioration des modèles de langage de grande taille avec l'interaction de documents longs : un tutoriel complet

Bienvenue dans ce guide complet sur comment améliorer les modèles de langage de grande taille (LLMs) avec des interactions de documents longs en utilisant la plateforme Clarifai. Nous allons plonger dans les fondations théoriques et vous guider à travers une démonstration étape par étape sur la plateforme Clarifai.

Introduction

Les modèles de langage de grande taille (LLMs) comme GPT-3 ont eu un impact significatif dans le monde de l'IA. Leur capacité à fournir des réponses informées sur une large gamme de sujets est inégalée. Cependant, ces modèles ont des limitations.

Compréhension des limitations des LLM

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

Étant donné ces contraintes, comment pouvons-nous nous assurer que le modèle fournit des résultats fiables et factuels lorsqu'il est fourni avec des données volumineuses ? Explorons.

Plateforme Clarifai : une solution

Clarifai offre une plateforme qui aide à décomposer les longs documents 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 plus avancés.

Aperçu théorique

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

Utilisation de Clarifai : un guide étape par étape

Chargement de documents :

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

Compréhension des morceaux de texte :

Les morceaux peuvent commencer ou se terminer abruptement, les rendant plus difficiles à comprendre pour les humains. Cependant, Clarifai génère efficacement des embeddings pour ces morceaux.

Interrogation de 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 les entités telles que les personnes, les organisations et les lieux.

Analyse approfondie des informations :

Vous pouvez sélectionner un document spécifique pour approfondir vos recherches.

• Obtenez des résumés et des sources. Chaque source est résumée en utilisant la bibliothèque Lang Chain.
• Consultez les textes dans leur intégralité et comprenez l'importance de résumer les parties individuelles.

Interaction 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 l'information donnée, et le modèle ne fait pas d'extrapolation à partir de ses propres données de formation.

Cartographie géographique :

Interrogez la plateforme pour explorer des lieux géographiques et les faire représenter sur une carte. La plateforme peut même gérer l'anglais approximatif et fournit des résumés pour les données de localisation pertinentes.

[Espace réservé pour la démonstration vidéo : Regardez la démonstration ici]

Conclusion

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

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