Tekniikat asiakirjojen automaattiseen yhteenvetoon kielimalleja käyttäen | Amazon Web Services

Yhteenveto on tekniikka, jolla tiivistetään suuri tieto tiiviiseen ja mielekkääseen muotoon, ja se on tehokkaan viestinnän kulmakivi tietorikkaalla aikakaudellamme. Maailmassa, joka on täynnä dataa, pitkien tekstien yhteenveto lyhyiksi yhteenvedoksi säästää aikaa ja auttaa tekemään tietoisia päätöksiä. Yhteenveto tiivistää sisältöä, säästää aikaa ja lisää selkeyttä esittämällä tiedot ytimekkäästi ja johdonmukaisesti. Yhteenveto on korvaamaton päätöksenteossa ja suurten sisältömäärien hallinnassa.

Yhteenvetomenetelmillä on laaja valikoima sovelluksia erilaisiin tarkoituksiin, kuten:

• Uutisten kokoaminen - Uutisten kokoaminen sisältää uutisartikkelien yhteenvedon media-alan uutiskirjeeksi
• Oikeudellisten asiakirjojen yhteenveto - Oikeudellisten asiakirjojen yhteenveto auttaa lakiammattilaisia ​​poimimaan tärkeimmät oikeudelliset tiedot pitkistä asiakirjoista, kuten ehdoista ja sopimuksista
• Akateeminen tutkimus – Yhteenveto merkitsee, indeksoi, tiivistää ja yksinkertaistaa tärkeät tiedot akateemisista kirjoituksista
• Blogien ja verkkosivustojen sisällön kuratointi – Voit luoda kiinnostavia ja omaperäisiä sisältötiivistelmiä lukijoille erityisesti markkinoinnissa
• Taloudelliset raportit ja markkina-analyysit – Voit purkaa taloudellisia näkemyksiä raporteista ja luoda yhteenvetoja sijoittajien esittelyihin rahoitusalalla

Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP), kielimallien ja generatiivisen tekoälyn edistymisen myötä eripituisten tekstien yhteenveto on tullut helpommaksi. Työkalut kuten LangChain, yhdistettynä suureen kielimalliin (LLM) powered by Amazonin kallioperä or Amazon SageMaker JumpStart, yksinkertaistaa käyttöönottoprosessia.

Tässä postauksessa käsitellään seuraavia yhteenvetotekniikoita:

• Poimittava yhteenveto BERT:n tiivistelmän avulla
• Abstrakti yhteenveto käyttämällä erityisiä yhteenvetomalleja ja LLM:itä
• Kaksi monitasoista yhteenvetotekniikkaa:
  • Ekstraktiivinen-abstraktiivinen yhteenveto käyttämällä EACSS-strategiaa
  • Abstrakti-abstraktiivinen yhteenveto Map Reducen ja Map ReRankin avulla

Täydellinen koodinäyte löytyy osoitteesta GitHub repo. Voit käynnistää tämä ratkaisu in Amazon SageMaker Studio.

Avaa AWS-konsoli napsauttamalla tätä ja seuraa mukana.

Yhteenvetojen tyypit

Tekstin yhteenvedon tekemiseen on useita tekniikoita, jotka on yleisesti jaettu kahteen päälähestymistapaan: uuttavia ja abstrakti yhteenveto. Lisäksi monitasoiset yhteenvetomenetelmät sisältävät sarjan vaiheita, joissa yhdistyvät sekä ekstrahoiva että abstrakti tekniikka. Nämä monitasoiset lähestymistavat ovat edullisia käsiteltäessä tekstiä, jonka tunnukset ovat pidempiä kuin LLM:n raja, mikä mahdollistaa monimutkaisten kertomusten ymmärtämisen.

Poimiva yhteenveto

Purava yhteenveto on tekniikka, jota käytetään NLP- ja tekstianalyysissä yhteenvedon luomiseen purkamalla avainlauseita. Sen sijaan, että luotaisiin uusia lauseita tai sisältöä, kuten abstraktissa tiivistelmässä, tiivistetty tiivistelmä perustuu alkuperäisen tekstin tärkeimpien ja informatiivisimpien osien tunnistamiseen ja poistamiseen.

Poimiva yhteenveto on hyödyllinen alkuperäisen sisällön säilyttämisessä ja korkean luettavuuden varmistamisessa ottamalla tärkeät lauseet suoraan lähdetekstistä, mutta sillä on rajoituksia. Siitä puuttuu luovuus, se ei pysty luomaan uusia lauseita ja saattaa jättää huomiotta vivahteikkaat yksityiskohdat ja mahdollisesti puuttua tärkeitä tietoja. Lisäksi se voi tuottaa pitkiä yhteenvetoja, joissa lukijat joskus ylittyvät liiallisella ja ei-toivotulla tiedolla. Puravia yhteenvetotekniikoita on monia, kuten TextRank ja LexRank. Tässä viestissä keskitymme BERT:n kattavaan yhteenvetoon.

BERT:n kattava yhteenveto

- BERT:n kattava yhteenveto on eräänlainen purkava yhteenvetomalli, joka käyttää BERT-kielimallia tärkeimpien lauseiden poimimiseen tekstistä. BERTI on valmiiksi koulutettu kielimalli, jota voidaan hienosäätää erilaisiin tehtäviin, mukaan lukien tekstin yhteenveto. Se toimii upottamalla ensin lauseet tekstiin BERT:n avulla. Tämä tuottaa kullekin lauseelle vektoriesityksen, joka kuvaa sen merkityksen ja kontekstin. Malli käyttää sitten klusterointialgoritmia ryhmitelläkseen lauseet klustereihin. Lauseet, jotka ovat lähinnä kunkin klusterin keskustaa, valitaan yhteenvedoksi.

Verrattuna LLM:iin BERT:n tiivistävän yhteenvedon etuna on, että mallin kouluttaminen ja käyttöönotto on suhteellisen yksinkertaista ja se on paremmin selitettävissä. Haittana on, että yhteenveto ei ole luova eikä luo lauseita. Se valitsee vain lauseita alkuperäisestä tekstistä. Tämä rajoittaa sen kykyä tiivistää monimutkaisia ​​tai vivahteita sisältäviä tekstejä.

Abstrakti yhteenveto

Abstraktinen yhteenveto on tekniikka, jota käytetään NLP:ssä ja tekstianalyysissä yhteenvedon luomiseen, joka menee pidemmälle kuin pelkkä lauseiden tai lauseiden poimiminen lähdetekstistä. Olemassa olevan sisällön valitsemisen ja uudelleenjärjestämisen sijaan abstrakti yhteenveto luo uusia lauseita tai lauseita, jotka kuvaavat alkuperäisen tekstin ydinmerkityksiä ja pääideoita tiivistetymmässä ja johdonmukaisemmassa muodossa. Tämä lähestymistapa edellyttää, että malli ymmärtää tekstin sisällön ja ilmaisee sen tavalla, jota ei välttämättä ole lähdemateriaalissa.

Erikoistuneet yhteenvetomallit

Nämä esiopetetut luonnollisen kielen mallit, kuten Bart ja PEGASUS, on erityisesti räätälöity tekstin yhteenvetotehtäviin. Ne käyttävät enkooderi-dekooderi-arkkitehtuuria ja ovat pienempiä parametreja verrattuna vastaaviin. Tämä pienempi koko mahdollistaa helpon hienosäädön ja käyttöönoton pienemmissä tapauksissa. On kuitenkin tärkeää huomata, että näissä yhteenvetomalleissa on myös pienemmät tulo- ja lähtötunnisteet. Toisin kuin yleiskäyttöiset vastineensa, nämä mallit on suunniteltu yksinomaan yhteenvetotehtäviin. Tämän seurauksena näille malleille vaaditaan vain teksti, josta on tehtävä yhteenveto.

Suuret kielimallit

A suuri kielimalli viittaa mihin tahansa malliin, joka käy läpi laajoja ja monipuolisia tietojoukkoja koskevaa koulutusta, tyypillisesti suuressa mittakaavassa itseohjatun oppimisen kautta, ja jota voidaan hienosäätää sopimaan monenlaisiin erityisiin loppupään tehtäviin. Nämä mallit ovat parametrikooltaan suurempia ja toimivat paremmin tehtävissä. Erityisesti niissä on huomattavasti suurempia syöttötunnisteita, joista osa menee asti 100,000, kuten Anthropic's Claude. Käyttääkseen yhtä näistä malleista AWS tarjoaa täysin hallitun palvelun Amazon Bedrock. Jos tarvitset enemmän mallinkehityksen elinkaaren hallintaa, voit ottaa LLM:t käyttöön SageMakerin kautta.

Monipuolisuuden vuoksi nämä mallit vaativat erityisiä tehtäväohjeita syöttötekstin kautta, jota kutsutaan nimellä nopea suunnittelu. Tämä luova prosessi tuottaa vaihtelevia tuloksia mallin tyypin ja syöttötekstin mukaan. Sekä mallin suorituskyvyn että kehotteen laadun tehokkuus vaikuttaa merkittävästi mallin tulosten lopulliseen laatuun. Seuraavassa on muutamia vinkkejä, kun suunnittelu pyytää yhteenvetoa:

• Sisällytä teksti yhteenvedon tekemiseksi – Syötä teksti, josta on tehtävä yhteenveto. Tämä toimii yhteenvedon lähdemateriaalina.
• Määrittele tehtävä – Sano selkeästi, että tavoitteena on tekstin yhteenveto. Esimerkiksi "Tee yhteenveto seuraavasta tekstistä: [syötä teksti]."
• Tarjoa konteksti – Tarjoa annetulle tekstille lyhyt johdanto tai konteksti, josta on tehtävä yhteenveto. Tämä auttaa mallia ymmärtämään sisällön ja kontekstin. Esimerkiksi "Sinulle annetaan seuraava artikkeli tekoälystä ja sen roolista terveydenhuollossa: [syöttöteksti]."
• Pyydä yhteenvetoa – Kehota mallia luomaan yhteenveto annetusta tekstistä. Selvitä yhteenvedon haluttu pituus tai muoto. Esimerkiksi "Luo ytimekäs tiivistelmä annetusta artikkelista tekoälystä ja sen roolista terveydenhuollossa: [syöttöteksti]."
• Aseta rajoituksia tai pituusohjeita – Voit halutessasi ohjata yhteenvedon pituutta määrittämällä haluamasi sanamäärän, lauseiden lukumäärän tai merkkirajoituksen. Esimerkiksi "Luo yhteenveto, joka on enintään 50 sanaa: [syötä teksti]."

Tehokas nopea suunnittelu on ratkaisevan tärkeää sen varmistamiseksi, että luodut yhteenvedot ovat tarkkoja, olennaisia ​​ja kohdistettu aiotun yhteenvetotehtävän kanssa. Tarkenna kehotetta optimaalisen yhteenvetotuloksen saamiseksi kokeilla ja iteraatioilla. Kun olet varmistanut kehotteiden tehokkuuden, voit käyttää niitä uudelleen kehotemalleja.

Monitasoinen yhteenveto

Poimivat ja abstraktit yhteenvedot ovat hyödyllisiä lyhyemmissä teksteissä. Kuitenkin, kun syöttöteksti ylittää mallin enimmäisrajan, monitasoinen yhteenveto on tarpeen. Monitasoinen yhteenveto sisältää yhdistelmän erilaisia ​​yhteenvetotekniikoita, kuten ekstrahoivaa ja abstraktia menetelmiä, tiivistää tehokkaasti pidempiä tekstejä soveltamalla useita kerroksia yhteenvetoprosesseja. Tässä osiossa käsittelemme kahta monitasoista yhteenvetotekniikkaa: ekstrahoiva-abstraktiivinen yhteenveto ja abstrakti-abstraktiivinen yhteenveto.

Ekstraktiivinen-abstraktiivinen yhteenveto

Poimiva-abstraktiivinen yhteenveto toimii luomalla ensin tekstistä tiivistelmä. Sitten se käyttää abstraktia yhteenvetojärjestelmää tarkentamaan tiivistä yhteenvetoa, mikä tekee siitä tiiviimmän ja informatiivisemman. Tämä parantaa tarkkuutta tarjoamalla informatiivisempia yhteenvetoja kuin pelkät uuttomenetelmät.

Poimiva-abstraktiivinen sisällön yhteenvetostrategia

EACSS-tekniikassa yhdistyvät kahden tehokkaan tekniikan vahvuudet: BERT-uuttotiivistäjä uuttavaa vaihetta varten ja LLM:t abstraktivaiheelle, kuten seuraavassa kaaviossa esitetään.

EACSS tarjoaa useita etuja, kuten tärkeiden tietojen säilyttämisen, parannetun luettavuuden ja mukautuvuuden. EACSS:n käyttöönotto on kuitenkin laskennallisesti kallista ja monimutkaista. On olemassa riski tietojen katoamisesta, ja yhteenvedon laatu riippuu suuresti taustalla olevien mallien suorituskyvystä, joten huolellinen mallin valinta ja viritys ovat välttämättömiä optimaalisten tulosten saavuttamiseksi. Toteutus sisältää seuraavat vaiheet:

1. Ensimmäinen vaihe on jakaa suuri asiakirja, kuten kirja, pienempiin osiin tai paloina. Nämä palaset määritellään lauseiksi, kappaleiksi tai jopa luvuiksi tiivistelmän halutun tarkkuuden mukaan.
2. Uuttamisvaiheessa käytämme BERT:n uuttavaa yhteenvetoa. Tämä komponentti toimii upottamalla lauseet jokaiseen osaan ja käyttämällä sitten klusterointialgoritmia tunnistamaan lauseet, jotka ovat lähinnä klusterin painopisteitä. Tämä poimintavaihe auttaa säilyttämään tärkeimmän ja merkityksellisimmän sisällön jokaisesta osasta.
3. Kun jokaisesta osasta on luotu kattavat yhteenvedot, siirrymme abstraktien yhteenvetojen vaiheeseen. Tässä hyödynnetään LLM:itä, jotka tunnetaan kyvystään luoda johdonmukaisia ​​ja asiayhteyteen liittyviä yhteenvetoja. Nämä mallit käyttävät poimittuja tiivistelmiä syötteenä ja tuottavat abstrakteja yhteenvetoja, jotka kuvaavat alkuperäisen asiakirjan olemuksen ja varmistavat samalla luettavuuden ja johdonmukaisuuden.

Tämä lähestymistapa tarjoaa tehokkaan ja kattavan tavan tehdä yhteenveto pitkistä asiakirjoista, kuten kirjoista, yhdistämällä ekstraktiivisia ja abstrakteja yhteenvetotekniikoita. Se varmistaa, että tärkeät tiedot poimitaan ja mahdollistavat tiiviiden ja ihmisten luettavien tiivistelmien luomisen, mikä tekee siitä arvokkaan työkalun erilaisiin sovelluksiin asiakirjojen yhteenvedon alalla.

Abstrakti-abstrakti yhteenveto

Abstrakti-abstraktiivinen yhteenveto on lähestymistapa, jossa abstraktivia menetelmiä käytetään sekä tiivistelmien poimimiseen että luomiseen. Se tarjoaa merkittäviä etuja, kuten parannetun luettavuuden, johdonmukaisuuden ja joustavuuden säätää yhteenvedon pituutta ja yksityiskohtia. Se on erinomaista kielten luomisessa, mahdollistaen sanamuodon ja välttäen redundanssin. On kuitenkin haittoja. Se on esimerkiksi laskennallisesti kallista ja resurssiintensiivistä, ja sen laatu riippuu suuresti taustalla olevien mallien tehokkuudesta, jotka, elleivät ne ole hyvin koulutettuja tai monipuolisia, voivat vaikuttaa luotujen yhteenvetojen laatuun. Mallien valinta on ratkaisevan tärkeää näiden haasteiden lieventämiseksi ja laadukkaiden abstraktien yhteenvetojen varmistamiseksi. Abstrakti-abstraktiivinen yhteenveto käsittelee kahta strategiaa: Map Reduce ja Map ReRank.

Kartta Pienennä LangChainilla

Tämä kaksivaiheinen prosessi käsittää a Karttavaihe ja Pienennä askel, kuten seuraavassa kaaviossa näkyy. Tämän tekniikan avulla voit tehdä yhteenvedon syötteestä, joka on pidempi kuin mallin syöttötunnusraja.

Prosessi koostuu kolmesta päävaiheesta:

1. Korpus on jaettu pienempiin osiin, jotka sopivat LLM:n merkkirajaan.
2. Käytämme Map-vaihetta soveltaaksemme yksilöllisesti LLM-ketjua, joka poimii kaikki tärkeät tiedot kustakin kohdasta, ja sen tulosta käytetään uutena kappaleena. Korpusten koosta ja rakenteesta riippuen tämä voi olla yleisteemojen tai lyhyiden yhteenvetojen muodossa.
3. Vähennä-vaihe yhdistää kartta- tai pienennysvaiheen tulosteet siten, että se sopii merkkirajaan ja syöttää sen LLM:ään. Tätä prosessia toistetaan, kunnes lopullinen tulos on yksittäinen kohta.

Tämän tekniikan etuna on, että se on erittäin skaalautuva ja rinnakkaistavissa. Kaikki käsittelyt kussakin vaiheessa ovat toisistaan ​​riippumattomia, mikä hyödyntää hajautettuja järjestelmiä tai palvelimettomia palveluita ja lyhyempää laskenta-aikaa.

Kartoita ReRank LangChainilla

Tämä ketju suorittaa jokaiselle asiakirjalle alustavan kehotteen, joka ei vain yritä suorittaa tehtävää, vaan antaa myös pistemäärän siitä, kuinka varma se on vastauksessaan. Eniten pisteytetty vastaus palautetaan.

Tämä tekniikka on hyvin samanlainen kuin Map Reduce, mutta sen etuna on, että se vaatii vähemmän yleispuheluita, mikä virtaviivaistaa yhteenvetoprosessia. Sen rajoituksena on kuitenkin sen kyvyttömyys yhdistää tietoja useisiin asiakirjoihin. Tämä rajoitus tekee siitä tehokkaimman skenaarioissa, joissa yksittäiseltä asiakirjalta odotetaan yhtä, suoraviivaista vastausta, mikä tekee siitä vähemmän sopivan monimutkaisempiin tai monipuolisempiin tiedonhakutehtäviin, joihin liittyy useita lähteitä. Tietojen kontekstin ja luonteen huolellinen harkinta on välttämätöntä tämän menetelmän soveltuvuuden määrittämiseksi tiettyihin yhteenvetotarpeisiin.

Cohere ReRank käyttää semanttisesti perustuvaa uudelleensijoitusjärjestelmää, joka kontekstualisoi käyttäjän kyselyn merkityksen avainsanan merkityksen lisäksi. Sitä käytetään vektorivarastojärjestelmissä sekä avainsanapohjaisissa hakukoneissa, mikä antaa sille joustavuutta.

Yhteenvetotekniikoiden vertailu

Jokaisella yhteenvetotekniikalla on omat ainutlaatuiset etunsa ja haittansa:

• Poimiva yhteenveto säilyttää alkuperäisen sisällön ja varmistaa korkean luettavuuden, mutta siitä puuttuu luovuus ja se voi tuottaa pitkiä tiivistelmiä.
• Abstrakti yhteenveto tarjoaa luovuutta ja tuottaa ytimekkäitä, sujuvia yhteenvetoja, mutta sisältää riskin tahattomasta sisällön muuttamisesta, haasteita kielen tarkkuudessa ja resurssiintensiivistä kehitystä.
• Poiminta-abstraktiivinen monitasoinen yhteenveto tekee tehokkaasti yhteenvedon suurista asiakirjoista ja tarjoaa parempaa joustavuutta mallien poimivan osan hienosäädössä. Se on kuitenkin kallista, aikaa vievää ja siitä puuttuu rinnakkaisuus, mikä tekee parametrien virittämisestä haastavaa.
• Abstrakti-abstraktinen monitasoinen yhteenveto tekee myös tehokkaan yhteenvedon suurista asiakirjoista ja on erinomainen luettavuuden ja johdonmukaisuuden parantamisessa. Se on kuitenkin laskennallisesti kallis ja resurssiintensiivinen, ja se on vahvasti riippuvainen taustalla olevien mallien tehokkuudesta.

Huolellinen mallin valinta on ratkaisevan tärkeää haasteiden lieventämiseksi ja korkealaatuisten abstraktien yhteenvetojen varmistamiseksi tässä lähestymistavassa. Seuraavassa taulukossa on yhteenveto kunkin tiivistelmätyypin ominaisuuksista.

Näkökohta	Tiivistelmä	Abstrakti yhteenveto	Monitasoinen yhteenveto
Luo luovia ja mukaansatempaavia yhteenvetoja	Ei	Kyllä	Kyllä
Säilytä alkuperäinen sisältö	Kyllä	Ei	Ei
Tasapainota tiedon säilyttäminen ja luovuus	Ei	Kyllä	Kyllä
Soveltuu lyhyelle, objektiiviselle tekstille (syötetyn tekstin pituus pienempi kuin mallin enimmäismäärät)	Kyllä	Kyllä	Ei
Tehokas pitkille, monimutkaisille asiakirjoille, kuten kirjoille (syötetyn tekstin pituus on suurempi kuin mallin enimmäismäärät)	Ei	Ei	Kyllä
Yhdistää purkamisen ja sisällön luomisen	Ei	Ei	Kyllä

Monitasoiset yhteenvetotekniikat sopivat pitkille ja monimutkaisille asiakirjoille, joissa syötetyn tekstin pituus ylittää mallin tunnusrajan. Seuraavassa taulukossa verrataan näitä tekniikoita.

Tekniikka	edut	Haitat
EACSS (extractive-abstract)	Säilyttää tärkeät tiedot, tarjoaa mahdollisuuden hienosäätää mallien poimivaa osaa.	Laskennallisesti kallis, mahdollinen tiedon menetys ja rinnakkaisuuden puuttuminen.
Kartan pienentäminen (abstrakti-abstrakti)	Skaalattavissa ja rinnakkaistavissa, pienemmällä laskenta-ajalla. Paras tekniikka luovien ja tiiviiden yhteenvetojen luomiseen.	Muistiintensiivinen prosessi.
Map ReRank (abstrakti-abstrakti)	Virtaviivainen yhteenveto semanttisella luokittelulla.	Rajoitettu tiedon yhdistäminen.

Vinkkejä tekstin yhteenvetoon

Harkitse seuraavia parhaita käytäntöjä tehdessäsi yhteenvetoa tekstistä:

• Ota huomioon tunnuksen kokonaiskoko – Valmistaudu jakamaan teksti, jos se ylittää mallin tunnusrajat, tai käytä useita yhteenvetotasoja käyttäessäsi LLM:itä.
• Ole tietoinen tietolähteiden tyypeistä ja määrästä – Useista lähteistä peräisin olevan tiedon yhdistäminen voi vaatia muutoksia, selkeää organisaatiota ja integrointistrategioita. LangChain-juttuja on integroitu monenlaisiin tietolähteisiin ja asiakirjatyypit. Se yksinkertaistaa eri asiakirjoista ja tietolähteistä peräisin olevan tekstin yhdistämisprosessia tämän tekniikan avulla.
• Ole tietoinen mallin erikoistumisesta – Jotkut mallit voivat loistaa tietyntyyppisessä sisällössä, mutta kamppailevat muiden kanssa. Saatat olla hienosäädettyjä malleja, jotka sopivat paremmin tekstialueellesi.
• Käytä monitasoista yhteenvetoa suurille tekstikappaleille – Harkitse monitasoista yhteenvetotapaa teksteille, jotka ylittävät tunnusrajat. Aloita korkean tason yhteenvedolla tärkeimpien ideoiden vangitsemiseksi ja tee sitten vähitellen yhteenveto alaosista tai luvuista saadaksesi yksityiskohtaisempia näkemyksiä.
• Tee yhteenveto tekstistä aiheittain – Tämä lähestymistapa auttaa ylläpitämään loogista kulkua ja vähentämään tiedon häviämistä, ja se asettaa tärkeän tiedon säilyttämisen etusijalle. Jos käytät LLM:itä, luo selkeät ja täsmälliset kehotteet, jotka ohjaavat mallia tekemään yhteenvedon tietystä aiheesta koko tekstin sijaan.

Yhteenveto

Yhteenveto on tärkeä työkalu tietorikkaalla aikakaudellamme, joka mahdollistaa laajan tiedon tehokkaan tislaamisen ytimekkäisiin ja merkityksellisiin muotoihin. Sillä on keskeinen rooli useilla aloilla ja se tarjoaa lukuisia etuja. Yhteenveto säästää aikaa välittämällä nopeasti oleellisen sisällön pitkistä asiakirjoista, helpottaa päätöksentekoa poimimalla kriittistä tietoa ja parantaa ymmärrystä koulutuksessa ja sisällön kuratoinnissa.

Tämä viesti tarjosi kattavan yleiskatsauksen erilaisista yhteenvetotekniikoista, mukaan lukien ekstrahoiva, abstrakti ja monitasoinen lähestymistapa. LangChainin ja kielimallien kaltaisten työkalujen avulla voit valjastaa yhteenvedon tehokkuuden virtaviivaistaaksesi viestintää, parantaaksesi päätöksentekoa ja vapauttaaksesi laajojen tietovarastojen täyden potentiaalin. Tämän viestin vertailutaulukko voi auttaa sinua löytämään sopivimmat yhteenvetotekniikat projekteihisi. Lisäksi postauksessa jaetut vinkit toimivat arvokkaina ohjeina toistuvien virheiden välttämiseksi, kun kokeilet LLM:ien kanssa tekstin yhteenvetoa. Tämä käytännön neuvo antaa sinulle mahdollisuuden soveltaa hankittua tietoa ja varmistaa onnistuneen ja tehokkaan yhteenvedon projekteissa.

Viitteet

---

Tietoja kirjoittajista

Nick Biso on koneoppimisinsinööri AWS Professional Servicesissä. Hän ratkaisee monimutkaisia ​​organisatorisia ja teknisiä haasteita tietotieteen ja tekniikan avulla. Lisäksi hän rakentaa ja ottaa käyttöön AI/ML-malleja AWS Cloudissa. Hänen intohimonsa ulottuu hänen taipumukseen matkustamiseen ja monipuolisiin kulttuurikokemuksiin.

Suhas chowdary Jonnalagadda on tietotutkija AWS Global Services -palvelussa. Hän on intohimoinen auttamaan yritysasiakkaita ratkaisemaan monimutkaisimmat ongelmansa AI/ML:n avulla. Hän on auttanut asiakkaita muuttamaan liiketoimintaratkaisujaan eri toimialoilla, mukaan lukien rahoitus, terveydenhuolto, pankkitoiminta, verkkokauppa, media, mainonta ja markkinointi.

Tabby Ward on Pilviarkkitehti/Strateginen tekninen neuvonantaja, jolla on laaja kokemus asiakkaiden siirtämisestä ja heidän sovellustyökuormituksensa ja palveluidensa modernisoinnista AWS:ään. Hänellä on yli 25 vuoden kokemus ohjelmistokehityksestä ja -arkkitehtuurista, ja hänet tunnetaan syvällisistä kyvyistään sekä taitavasti asiakkaiden ja kumppaneiden luottamuksen ansaitsemisesta arkkitehtuurien ja ratkaisujen suunnittelussa useiden teknisten pinojen ja pilvipalveluntarjoajien kesken.

Shyam Desai on AWS:n suurdata- ja koneoppimispalveluiden pilvi-insinööri. Hän tukee yritystason big data -sovelluksia ja asiakkaita yhdistämällä ohjelmistokehityksen asiantuntemusta datatieteeseen. Hänellä on laaja tietämys tekoälyn tietokonenäön ja kuvantamisen sovelluksista sekä biolääketieteen ja bioinformatiikan sovelluksista.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/techniques-for-automatic-summarization-of-documents-using-language-models/