Tóm tắt văn bản bằng LLMs sử dụng Google Vertex AI

Bảng mục lục

1. Tổng quan về việc xử lý giới hạn mã thông báo đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn
2. Cài đặt các thư viện cần thiết
3. Đăng ký tài khoản và tạo dự án trên Google Cloud
4. Xử lý tệp PDF và trích xuất nội dung
5. Phương pháp stuffing
6. Phương pháp map reduce
7. Phương pháp map reduce với chấm dứt chồng
8. Phương pháp map reduce với tổng kết lăn
9. So sánh các phương pháp
10. Kết luận

1. Tổng quan về việc xử lý giới hạn mã thông báo đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn

Trong video trước đó, chúng ta đã tìm hiểu về bốn phương pháp để xử lý giới hạn mã thông báo đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện các tác vụ tóm tắt.

2. Cài đặt các thư viện cần thiết

Đầu tiên, chúng ta sẽ cần cài đặt các thư viện cần thiết như Pi pdf2, rate limit và back off. Tiến hành cài đặt các thư viện này để có thể tiếp tục thực hiện các bước tiếp theo.

3. Đăng ký tài khoản và tạo dự án trên Google Cloud

Trước khi chúng ta đi vào chi tiết, bạn cần đăng ký tài khoản Google Cloud và tạo một dự án mới. Hãy lấy ID dự án của bạn và sử dụng nó trong quá trình cài đặt và chạy mã.

4. Xử lý tệp PDF và trích xuất nội dung

Chúng ta sẽ sử dụng thư viện Pi pdf2 để xử lý tệp PDF và trích xuất nội dung của nó dưới dạng văn bản. Hãy tạo một thư mục và tải tệp PDF từ Google về. Sau đó, sử dụng thư viện để đọc nội dung của tệp và trích xuất trang một và Hai của tài liệu.

5. Phương pháp stuffing

Phương pháp stuffing đơn giản là truyền tệp văn bản vào mô hình nếu số mã thông báo trong tài liệu nằm trong giới hạn cho phép. Nếu số mã thông báo vượt quá giới hạn, chúng ta chỉ đơn giản cắt ngắn tệp văn bản để cho phép tạo tóm tắt. Mã mẫu đã được cung cấp để thực hiện phương pháp stuffing này và trích xuất tóm tắt từ mô hình.

6. Phương pháp map reduce

Phương pháp map reduce được thực hiện bằng cách chia tài liệu thành các phần nhỏ hơn và xử lý mỗi phần riêng biệt. Chúng ta sẽ nhận được tóm tắt cho mỗi phần và sau đó kết hợp tất cả các tóm tắt đó để tạo ra một tóm tắt cuối cùng dựa trên các điểm quan trọng của tài liệu.

7. Phương pháp map reduce với chấm dứt chồng

Phương pháp map reduce với chấm dứt chồng giúp chúng ta duy trì tính liên tục giữa các phần trong quá trình xử lý. Thay vì xử lý từng phần riêng biệt, chúng ta xử lý đồng thời một số phần liền kề. Kỹ thuật này giúp giảm số lần trùng lặp trong quá trình xử lý.

8. Phương pháp map reduce với tổng kết lăn

Phương pháp map reduce với tổng kết lăn là phiên bản tối ưu hơn của phương pháp thứ tư. Thay vì lưu trữ toàn bộ văn bản từ các phần trước đó, chúng ta chỉ lưu trữ tóm tắt của phần trước đó. Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu cần xử lý và cũng giữ được tính liên tục giữa các phần.

9. So sánh các phương pháp

Các phương pháp xử lý giới hạn mã thông báo đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Chúng ta sẽ so sánh hiệu suất và hiệu quả của từng phương pháp để hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động và lựa chọn phương pháp phù hợp cho các tác vụ của chúng ta.

10. Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về bốn phương pháp xử lý giới hạn mã thông báo đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn và hiểu rõ cách mỗi phương pháp hoạt động. Bằng cách áp dụng những phương pháp này, chúng ta có thể tạo ra các tóm tắt một cách hiệu quả và chính xác từ các tài liệu dài.