Усиление контекстуального поиска документов использование GPT-2 и LlamaIndex

Улучшение контекстуального поиска с помощью GPT-2 и LlamaIndex.

Введение

В мире поиска информации, где океаны текстовых данных ждут исследования, способность эффективно находить соответствующие документы является бесценной. Традиционный поиск по ключевым словам имеет свои ограничения, особенно при работе с личными и конфиденциальными данными. Чтобы преодолеть эти проблемы, мы обращаемся к сочетанию двух замечательных инструментов: использованию GPT-2 и библиотеки LlamaIndex, открытой библиотеки, разработанной для безопасной работы с личными данными. В этой статье мы рассмотрим код, который показывает, как эти две технологии объединяют усилия, чтобы преобразовать поиск документов.

Цели обучения

  • Узнать, как эффективно объединить мощь GPT-2, универсальной языковой модели, с LLAMAINDEX, библиотекой, ориентированной на конфиденциальность, чтобы преобразовать поиск документов.
  • Получить представление о простой реализации кода, демонстрирующей процесс индексации документов и их ранжирования на основе сходства с запросом пользователя с использованием вложений GPT-2.
  • Исследовать будущие тенденции в поиске документов, включая интеграцию более крупных языковых моделей, поддержку мультимодального контента и этические аспекты, и понять, как эти тенденции могут формировать отрасль.

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

GPT-2: Раскрытие гиганта языковой модели

Раскрытие GPT-2

GPT-2 расшифровывается как «Generative Pre-trained Transformer 2», и это преемник оригинальной модели GPT. Разработанный OpenAI, GPT-2 впечатляет своими возможностями в понимании и генерации текста, похожего на человеческий. Он основан на революционной архитектуре, созданной на базе модели Transformer, которая стала основой современной обработки естественного языка (NLP).

Архитектура Transformer

Основой GPT-2 является архитектура Transformer, нейронная сеть, предложенная Ашишем Васвани и др. в статье «Пусть оно будет таким, каким вы хотите». Эта модель революционизировала NLP, увеличивая ее согласованность, эффективность и эффективность. Особенности Transformer, такие как самомониторинг, пространственное преобразование и многоголовое прослушивание, позволяют GPT-2 понимать содержание и отношения в тексте как никогда раньше.

Архитектура Transformer: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf

Обучение с множественными задачами

GPT-2 выделяется своими удивительными навыками в обучении с множественными задачами. В отличие от моделей, ограниченных одной задачей обработки естественного языка (NLP), GPT-2 превосходит их в разнообразии. Его возможности включают задачи, такие как завершение текста, перевод, вопросно-ответная система и генерация текста, что делает его универсальным и адаптивным инструментом с широким применением в различных областях.

Разбор кода: сохранение конфиденциальности при поиске документов

Теперь мы рассмотрим непосредственную реализацию кода LLAMAINDEX, использующего модель GPT-2 из библиотеки Hugging Face Transformers. В этом иллюстративном примере мы используем LLAMAINDEX для индексации коллекции документов, содержащих описания продуктов. Эти документы затем ранжируются на основе их сходства с запросом пользователя, демонстрируя безопасное и эффективное получение соответствующей информации.

Источник: https://www.aktagon.com/images/articles/LlamaIndex-core-concepts.jpg

ПРИМЕЧАНИЕ: Импортируйте библиотеку transformers, если еще не использовали: !pip install transformers

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Загрузка модели GPT2 и ее токенизатора
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = "[PAD]"
model = GPT2Model.from_pretrained(model_name)

# Замените на ваши документы
documents = [
    "Представляем наш флагманский смартфон, модель XYZ X.",
    "Это передовое устройство разработано, чтобы переосмыслить ваш опыт мобильного использования.",
    "С 108-мегапиксельной камерой оно делает потрясающие фото и видео в любых условиях освещения.",
    "Процессор на основе искусственного интеллекта обеспечивает плавность многозадачности и игровую производительность.",
    "Большой AMOLED-экран обеспечивает яркую картинку, а 5G-соединение предлагает очень быстрый доступ в интернет.",
    "Познайте будущее мобильной технологии с моделью XYZ X.",
]

# Замените на ваш запрос
query = "Можете предоставить подробные спецификации и отзывы пользователей о смартфоне XYZ X, включая его камеру и производительность?"

# Создание эмбеддингов для документов и запроса
def create_embeddings(texts):
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()
    return embeddings

# Передача документов и запроса в функцию create_embeddings для создания эмбеддингов
document_embeddings = create_embeddings(documents)
query_embedding = create_embeddings(query)

# Изменение формы эмбеддингов на 2D-массивы
document_embeddings = document_embeddings.reshape(len(documents), -1)
query_embedding = query_embedding.reshape(1, -1)

# Расчет косинусных сходств между запросом и документами
similarities = cosine_similarity(query_embedding, document_embeddings)[0]

# Сортировка и отображение результатов
results = [(document, score) for document, score in zip(documents, similarities)]
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

print("Результаты поиска:")
for i, (result_doc, score) in enumerate(results, start=1):
    print(f"{i}. Документ: {result_doc}\n   Оценка сходства: {score:.4f}")

Интеграция более крупных языковых моделей

Будущее обещает интеграцию еще более крупных языковых моделей в системы поиска документов. Модели, превосходящие масштаб GPT-2, уже на горизонте, предлагая непревзойденное понимание языка и понимание документов. Эти гиганты позволят более точный и контекстно-ориентированный поиск, улучшая качество результатов поиска.

Поддержка мультимодального контента

Поиск документов уже не ограничивается только текстом. В будущем будет интегрирован мультимодальный контент, включающий текст, изображения, аудио и видео. Системы поиска должны адаптироваться для работы с этими различными типами данных, предлагая более богатый пользовательский опыт. Наш код, с фокусом на эффективности и оптимизации, прокладывает путь для плавной интеграции возможностей мультимодального поиска.

Источник: https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/0*MuuoyaC-_rpQZ5r8.jpg

Этические аспекты и смягчение предвзятости

С развитием систем поиска документов возникают этические аспекты. Важным становится достижение справедливых и беспристрастных результатов поиска. Будущие разработки будут сосредоточены на использовании стратегий смягчения предвзятости, на повышении прозрачности и соблюдении принципов ответственного искусственного интеллекта. Рассмотренный нами код заложил основу для создания этических систем поиска, которые акцентируют внимание на справедливости и безпристрастности в доступе к информации.

 https://assets.isu.pub/document-structure/230405104958f8f1d2cf526845433f292580d3b54016/v1/aee8478e1e8334bf587d60334b582ac4.jpeg

Заключение

В заключение, слияние GPT-2 и LLAMAINDEX предлагает многообещающий путь для улучшения процессов поиска документов. Это динамическое сочетание имеет потенциал изменить способ доступа и взаимодействия с текстовой информацией. Совместная работа этих технологий открывает возможности для персонализированных рекомендаций и безопасного извлечения данных, обеспечивая защиту конфиденциальности и доставку результатов, учитывающих контекст. При взгляде в будущее важно принять на себя эволюционные тенденции, такие как использование более крупных языковых моделей, поддержка разнообразных типов мультимедиа и этические аспекты, чтобы обеспечить развитие систем извлечения документов в гармонии с изменяющимся ландшафтом доступа к информации.

Основные моменты

  • Статья подчеркивает использование GPT-2 и LLAMAINDEX, библиотеки с открытым исходным кодом, созданной для безопасной обработки данных. Понимание того, как эти две технологии могут работать вместе, является важным для эффективного и безопасного извлечения документов.
  • Предоставленная реализация кода показывает, как использовать GPT-2 для создания вложений документов и ранжирования документов на основе их сходства с запросом пользователя. Запомните ключевые шаги этого кода, чтобы применить подобные техники к своим собственным задачам по извлечению документов.
  • Будьте в курсе изменяющегося ландшафта извлечения документов. Это включает интеграцию еще более крупных языковых моделей, поддержку обработки мультимодального контента (текст, изображения, аудио, видео) и растущую важность этических аспектов и учета смещений в системах извлечения.

Часто задаваемые вопросы

Ссылки

  • Браун, Т. Б., Манн, Б., Райдер, Н., Суббиа, М., Каплан, Д., Даривал, П., … и Амодей, Д. (2020). Языковые модели являются многозадачными моделями без учителя. Препринт arXiv arXiv:2005.14165.
  • Документация LlamaIndex. Официальная документация для LlamaIndex.
  • OpenAI. (2019). GPT-2: Без наблюдения языковое моделирование на Python. Репозиторий GitHub.
  • Васвани, А., Шазир, Н., Пармар, Н., Усзкорейт, Дж., Джонс, Л., Гомес, А. Н., … и Полосухин, И. (2017). Внимание – это все, что вам нужно. В Advances in neural information processing systems (стр. 30-38).
  • Митчелл, М., У, С., Зальдивар, А., Барнс, П., Вассерман, Л., Хатчинсон, Б., … и Гебру, Т. (2019). Карты моделей для отчетности о модели. В Proceedings of the conference on fairness, accountability, and transparency (стр. 220-229).
  • Рэдфорд, А., Нарасимхан, К., Салиманс, Т. и Сутскевер, И. (2018). Улучшение понимания языка через генеративное предварительное обучение.
  • OpenAI. (2023). Документация API InstructGPT.

Показанный в статье контент не принадлежит Analytics Vidhya и используется по усмотрению автора.