Uso de LLM para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Las tareas comunes de Procesamiento del lenguaje natural (NLP) aprovechan las capacidades de los Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para abordar una amplia gama de retos relacionados con el lenguaje.
Entre las tareas, se incluyen las siguientes:
- Resumen: condensar textos largos en resúmenes concisos.
- Análisis de sentimiento: identifica el tono emocional del texto.
- Traducción: convierta texto entre idiomas.
- Clasificación de captura cero: clasifique texto en etiquetas predefinidas sin ejemplos anteriores.
- Aprendizaje de pocas capturas: adaptarse a nuevas tareas con datos de entrenamiento mínimos.
Estas aplicaciones muestran el potencial transformador de las LLM virtuales en el procesamiento y la comprensión del lenguaje humano.
Vamos a explorar cada una de estas tareas con más detalle.
Resumir texto
El Resumen es una tarea habitual del NLP en la que un modelo de lenguaje condensa un texto largo en una versión más corta conservando la información clave y las ideas principales.
Hay dos tipos de resumen:
- El resumen mediante extracción consiste en seleccionar las frases u oraciones importantes directamente del texto de origen.
- El resumen abstracto genera nuevas frases que captan la esencia del texto original.
Los LLM, con su avanzada comprensión del contexto y del lenguaje, destacan en el resumen abstracto, produciendo resúmenes coherentes y contextualmente precisos.
Puede usar el resumen en diversas aplicaciones, como la generación de resúmenes de noticias, el resumen de trabajos de investigación y la creación de informes concisos.
Realizar análisis de sentimiento
El Análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, es el proceso de determinar el tono emocional que subyace en un cuerpo de texto.
El análisis de sentimiento consiste en clasificar el texto en categorías como sentimiento positivo, sentimiento negativo o sentimiento neutro.
Los LLM son muy eficaces en esta tarea gracias a su capacidad para comprender el lenguaje matizado y el contexto. Mediante el análisis de la elección de palabras, la estructura de las frases y el contexto, estos modelos pueden calibrar con precisión el sentimiento expresado en las reseñas, las publicaciones en las redes sociales, las opiniones de los clientes y mucho más.
El análisis de sentimiento se usa ampliamente en las empresas para supervisar la reputación de la marca, medir la satisfacción de los clientes y comprender la opinión pública sobre diversos temas.
Traducción de texto
La Traducción es la tarea de convertir un texto de un idioma a otro, y los LLM revolucionaron este campo con su capacidad para realizar traducciones automáticas de alta calidad.
Estos modelos de lenguaje usan grandes conjuntos de datos multilingües y arquitecturas de red neuronal sofisticadas para comprender y generar texto en varios idiomas. Los LLM pueden capturar los matices y las expresiones idiomáticas de diferentes lenguajes y generar traducciones que no son solo precisas, sino que también son adecuadas contextualmente.
En comparación con las técnicas anteriores de traducción, los LLM suelen ser más precisos, ya que pueden comprender el significado semántico de un texto antes de traducirlo, lo que da lugar a traducciones menos literales.
La traducción automática con tecnología de LLM es esencial para la comunicación global, ya que permite a empresas, gobiernos y particulares interactuar por encima de las barreras lingüísticas con mayor facilidad y precisión.
Uso de la clasificación de cero intentos
La clasificación de cero intentos es una técnica en la que un LLM puede clasificar un texto en etiquetas predefinidas sin ver ningún ejemplo etiquetado durante el entrenamiento.
La clasificación de cero intentos se consigue usando el amplio conocimiento general del modelo y la comprensión del lenguaje.
Usted proporciona una descripción en lenguaje natural de las etiquetas y el modelo clasifica el texto basándose en esta entrada.
La clasificación de cero intentos es muy versátil y eficaz, ya que elimina la necesidad de grandes conjuntos de datos de entrenamiento etiquetados específicos para cada nueva tarea. Esta funcionalidad es útil en campos en los que surgen nuevas categorías con frecuencia, lo que permite una adaptación y aplicación inmediatas.
Uso del aprendizaje en pocas etapas
Cuando usa el aprendizaje en pocas etapas, proporciona a un LLM unos pocos ejemplos antes de que realice una tarea específica.
Proporcionar un modelo con algunos ejemplos permite que el modelo se adapte rápidamente a nuevas tareas con datos mínimos mediante su conocimiento de lenguaje establecido.
El aprendizaje en pocas etapas es beneficioso en escenarios en los que los datos etiquetados son escasos o caros de obtener. Proporcionando un puñado de ejemplos, puede guiar al modelo para que realice tareas especializadas como la clasificación de textos específicos de un dominio, el análisis de sentimiento personalizado o el reconocimiento de entidades.
La flexibilidad y la eficacia hacen del aprendizaje en pocas etapas una poderosa herramienta para implementar los LLM en diversas aplicaciones del mundo real.
Por ejemplo, explore la siguiente indicación que incluye el aprendizaje en pocas etapas:
## Instructions
For each tweet, describe its sentiment.
## Examples
Tweet: I hate it when my phone battery dies
Sentiment: Negative
Tweet: My day has been great
Sentiment: Positive
Tweet: This is the ink to the article
Sentiment: Neutral
Tweet: This new music video is incredible
Sentiment: Positive
El LLM utiliza los ejemplos para entender lo que tiene que hacer y completa la indicación devolviendo el sentimiento del último tweet.
Ahora que ha explorado varias tareas para LLM, puede usar Azure Databricks para experimentar con LLM de origen abierto y probar sus capacidades con indicaciones.