Resumen

• Tutorial de desarrollo con modelos de lenguaje extensos:
  • OpenAI
  • Langchain
  • Agents
  • Chroma
• Comprensión de LLMs.
• Personalización de modelos de lenguaje LLM con parámetros.
• Integración de Line-Chain para funciones de fácil uso.

Comprensión de los modelos de lenguajes grandes (LLM)

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son poderosas redes neuronales entrenadas con cantidades masivas de datos para predecir palabras y generar texto. Están diseñados para imitar la comprensión y el razonamiento del lenguaje humano. Ejemplos de LLM incluyen BERT, GPT-3.5 y GPT-4. Estos modelos han ganado fuerza debido a su capacidad para superar el razonamiento humano en ciertos contextos, gracias a mejoras significativas en el rendimiento y la escala. OpenAI, junto con competidores como Microsoft, Facebook y Google, investiga y desarrolla activamente LLM, contribuyendo a avances continuos en el campo.

Personalización de LLM con parámetros

Puedes personalizar el comportamiento de los modelos de lenguaje, utilizando parámetros como «temperatura» y «longitud máxima». La temperatura controla la creatividad: valores más altos hacen que el modelo sea más creativo y valores más bajos lo hacen más determinista. La longitud máxima limita la longitud del texto generado. Al experimentar con estos parámetros, puedes adaptar la salida del modelo a tus necesidades específicas, ya sea para análisis de datos, generación de poemas u otras tareas.

Personalización de modelos de lenguaje (LLM) con parámetros

Puedes personalizar el comportamiento de los LLM, utilizando parámetros como «temperatura» y «p. superior». Ajustar estos parámetros te permite controlar la creatividad y el resultado del modelo. Además, la «penalización de frecuencia» y la «penalización de presencia» se pueden utilizar para gestionar palabras repetidas y garantizar respuestas diversas. Experimentar con estos parámetros ayuda a adaptar la salida del modelo a necesidades específicas, y puede probar y optimizar sus indicaciones utilizando la API de OpenAI.

Integración de Line-Chain para funciones fáciles de usar

La integración de Line-Chain en el proyecto del chatbot permite funciones fáciles de usar como transmisión de salida, detener la tarea y proporcionar contexto de backend. Line-Chain mejora la experiencia del usuario al ofrecer más control e interactividad al interactuar con los modelos de lenguaje.

Importancia de las bases de datos vectoriales para la recuperación de información contextual

Las bases de datos vectoriales, (tipo de base de datos que puede almacenar vectores o representaciones matemáticas de objetos en el espacio) desempeñan un papel crucial en la recuperación eficiente de información contextual relevante. Almacenan información incrustada, lo que permite una recuperación rápida y eficiente en memoria de fragmentos de texto similares. Estas bases de datos son esenciales para tareas como la expansión de la ventana de contexto y pueden reducir drásticamente la complejidad del manejo de documentos grandes durante las tareas de respuesta a preguntas.

Las bases de datos vectoriales son cada vez más habituales en sistemas de recomendación, Búsqueda de imágenes y texto, detección de fraude, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y análisis de sentimiento; por su capacidad para potenciar la IA

Creación de un sistema de respuesta a preguntas sobre documentos

El tutorial demuestra el proceso de creación de un sistema de respuesta a preguntas sobre documentos utilizando bases de datos vectoriales, incrustaciones y modelos de lenguaje de gran tamaño. Cubre los pasos de dividir documentos en fragmentos, generar incrustaciones, consultar una base de datos vectorial y utilizar el control de calidad de recuperación con cadena de fuentes para responder preguntas desde un archivo PDF o de texto. El sistema permite a los usuarios interactuar con documentos, recuperar respuestas y acceder a fuentes para realizar más investigaciones.

Capacidades del agente y navegación web

La discusión se centra en las capacidades de los agentes LLMS, destacando la necesidad de que los agentes naveguen por la web debido a las limitaciones de conocimiento en los datos de capacitación. Los agentes son capaces de realizar razonamientos en cadena de pensamiento, lo que les permite formular planes, realizar acciones y sintetizar información de Internet. Se muestra un ejemplo de la capacidad de aprendizaje de Auto GPT a través de la investigación web. Se explica la introducción de agentes y su capacidad para impulsarse a sí mismos a llegar a conclusiones. Además, se ha demostrado que la integración de herramientas externas y mecanismos de retroalimentación, como Archive API y Human Feedback, mejoran el rendimiento y la adaptabilidad del agente

Herramientas personalizadas y funcionalidad de agente

Esta sección presenta herramientas personalizadas y cómo los agentes pueden realizar tareas más allá de sus capacidades de lenguaje natural. Las herramientas personalizadas le permiten definir sus propias funciones, lo que permite al LLMS realizar acciones específicas, como cálculos matemáticos. El ejemplo dado implica la creación de una herramienta personalizada para la multiplicación. El curso concluye fomentando el pensamiento creativo sobre cómo funcionan los agentes y cómo pueden ajustarse para comportamientos específicos, reduciendo la dependencia de marcos externos. El curso también menciona Loop.ai, una plataforma para crear flujos de IA sin código e implementar chatbots personalizados en sitios web.