Résumé de texte avec LangChain: LLMs

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Résumé de texte avec LangChain: LLMs

📖 Table des matières

Introduction
Méthode de bourrage
- Avantages
- Inconvénients
MapReduce
- MapReduce avec des morceaux chevauchants
- MapReduce affiné
Longformer, la méthode Streamlined
Installation de Longformer et des bibliothèques nécessaires
Authentification du notebook
Téléchargement du fichier PDF
Traitement et résumé du document avec La méthode de bourrage
Traitement et résumé du document avec MapReduce
- MapReduce avec des morceaux chevauchants
- MapReduce affiné
Conclusion
Ressources supplémentaires

📝 Introduction

Dans cette vidéo, nous allons résumer un document volumineux en utilisant la bibliothèque Longformer d'EinVertex AI de Google Cloud. La bibliothèque Longformer est basée sur de grands modèles de langage et permet de créer des résumés de document efficacement. Dans la vidéo précédente, nous avons utilisé une approche similaire, mais sans utiliser la méthode Longformer. À l'époque, nous devions gérer le document PDF en utilisant des boucles for et diviser le document en plusieurs parties. En utilisant la méthode Longformer, nous simplifions ce processus en utilisant le framework Launching, qui permet de mettre en place facilement différents composants pour le traitement des données. Cette méthode offre plusieurs outils pour faciliter la manipulation des données d'entrée. Dans cette vidéo, nous examinerons rapidement quatre méthodes de résumé de document : la méthode de bourrage, MapReduce, MapReduce avec des morceaux chevauchants et MapReduce affiné. Nous utiliserons ensuite la bibliothèque Longformer pour implémenter ces méthodes et résumer un document pratique sur l'efficacité des modèles de langage pour le traitement du langage naturel.

📝 Méthode de bourrage

La méthode de bourrage consiste à tronquer simplement le texte pour qu'il respecte la limite de longueur du contexte des modèles de langage. Cette méthode nécessite un seul appel à la fonction de résumé de Longformer. L'avantage de cette méthode est qu'elle ne nécessite qu'un seul appel, ce qui la rend plus rapide. Cependant, cette méthode ne peut pas être utilisée pour les documents volumineux, car le texte tronqué peut perdre le contexte et la continuité du document.

Avantages de la méthode de bourrage

Un seul appel à la fonction de résumé
Exécution rapide pour les documents courts

Inconvénients de la méthode de bourrage

Ne convient pas aux documents volumineux
Perte de contexte et de continuité

📝 MapReduce

La méthode MapReduce est une approche plus complexe pour résumer un document. Elle consiste à diviser le document en plusieurs morceaux, puis à créer un résumé pour chaque morceau. Dans la phase Map, nous créons un résumé pour chaque morceau, tandis que dans la phase Reduce, nous combinons tous les résumés pour créer le résumé final.

MapReduce avec des morceaux chevauchants

La méthode MapReduce avec des morceaux chevauchants est une variante de la méthode MapReduce. Au lieu de traiter un morceau à la fois, nous traitons deux morceaux à la fois afin de préserver la continuité entre les morceaux. Cependant, cela augmente la quantité de texte traitée, car les deux morceaux se chevauchent en partie.

MapReduce affiné

La méthode MapReduce affiné est une autre variante de la méthode MapReduce. Au lieu de traiter deux morceaux à la fois, nous traitons le premier morceau de manière indépendante pour créer le résumé initial, puis nous utilisons ce résumé comme contexte pour mettre à jour le résumé à mesure que nous traitions les morceaux suivants. Cela résout le problème de continuité entre les morceaux, mais cela ne peut pas être parallélisé facilement car nous avons besoin du résumé de tous les morceaux précédents pour traiter le morceau actuel.

📝 Longformer, la méthode simplifiée

La méthode Longformer est un framework qui facilite le processus de résumé de document en utilisant les modèles de langage à transformer. Il permet de créer des résumés de document de manière plus efficace en automatisant les étapes de traitement des données et en offrant des fonctionnalités avancées pour manipuler les données d'entrée. Avec Longformer, il n'est plus nécessaire d'écrire des boucles for complexes pour gérer les documents ou de s'occuper des problèmes de contexte et de continuité entre les morceaux. Grâce à Longformer, nous pouvons résumer un document plus facilement et plus efficacement.

📝 Installation de Longformer et des bibliothèques nécessaires

Avant de commencer à utiliser Longformer, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez le faire en exécutant la commande d'installation appropriée. En plus de Longformer, vous devrez également installer les bibliothèques complémentaires nécessaires, telles que la bibliothèque PyPDF et la bibliothèque PyPDF2.

📝 Authentification du notebook

Pour pouvoir utiliser les fonctionnalités de Longformer, vous devez d'abord authentifier votre notebook en fournissant l'identifiant de votre projet, que vous pouvez trouver dans votre console Google.

📝 Téléchargement du fichier PDF

Une fois que vous avez installé Longformer et effectué l'authentification, vous pouvez télécharger le fichier PDF que vous souhaitez résumer. Longformer offre des utilitaires pour télécharger et traiter les fichiers PDF, ce qui facilite le processus de traitement des données d'entrée.

📝 Traitement et résumé du document avec la méthode de bourrage

Nous allons commencer par utiliser la méthode de bourrage pour résumer le document PDF. Cette méthode consiste à tronquer simplement le texte afin qu'il respecte la limite de longueur du contexte des modèles de langage. Bien que cette méthode soit simple et rapide, elle ne convient pas aux documents volumineux, car elle perd le contexte et la continuité du document. Cependant, elle peut être utile pour les documents courts, où le modèle de langage peut voir l'ensemble du document en un seul appel.

Étapes pour utiliser la méthode de bourrage :

Tronquer le texte pour respecter la limite de longueur du contexte des modèles de langage.
Appeler la fonction de résumé de Longformer avec le texte tronqué.
Obtenir le résumé du document.

Avantages de la méthode de bourrage :

Un seul appel à la fonction de résumé.
Rapide pour les documents courts.

Inconvénients de la méthode de bourrage :

Ne convient pas aux documents volumineux.
Perte de contexte et de continuité.

📝 Traitement et résumé du document avec MapReduce

En utilisant Longformer, nous pouvons également utiliser la méthode MapReduce pour résumer le document PDF. La méthode MapReduce consiste à diviser le document en plusieurs morceaux, puis à créer un résumé pour chaque morceau. Dans la phase Map, nous créons un résumé pour chaque morceau, tandis que dans la phase Reduce, nous combinons tous les résumés pour créer le résumé final. Longformer facilite la mise en place de cette méthode en fournissant des fonctionnalités avancées pour gérer les morceaux de texte et créer des résumés.

MapReduce avec des morceaux chevauchants

Une variante de la méthode MapReduce est la méthode MapReduce avec des morceaux chevauchants. Au lieu de traiter un morceau à la fois, cette méthode traite deux morceaux à la fois afin de préserver la continuité entre les morceaux. Cependant, cela augmente la quantité de texte traitée, car les deux morceaux se chevauchent en partie.

MapReduce affiné

Une autre variante de la méthode MapReduce est la méthode MapReduce affiné. Au lieu de traiter deux morceaux à la fois, cette méthode traite d'abord le premier morceau indépendamment pour créer le résumé initial, puis utilise ce résumé comme contexte pour mettre à jour le résumé à mesure que les morceaux suivants sont traités. Cela résout le problème de continuité entre les morceaux, mais cela ne peut pas être parallélisé facilement car nous avons besoin du résumé de tous les morceaux précédents pour traiter le morceau actuel.

Étapes pour utiliser la méthode MapReduce avec Longformer :

Diviser le document en plusieurs morceaux.
Créer un résumé pour chaque morceau en utilisant Longformer.
Combiner tous les résumés pour obtenir le résumé final.

Conclusion

La méthode MapReduce avec des morceaux chevauchants et la méthode MapReduce affiné sont des approches efficaces pour résumer des documents volumineux en utilisant Longformer. Ces méthodes permettent de créer des résumés de document précis tout en préservant le contexte et la continuité entre les morceaux. Longformer facilite la mise en œuvre de ces méthodes en offrant des fonctionnalités avancées pour manipuler les données d'entrée et créer des résumés de qualité. Utilisez Longformer pour résumer vos documents et découvrez les avantages de ces méthodes pour le traitement du langage naturel.