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Evite el ruido y preserve el contexto
Esencialmente, se trata de desglosar contenido de texto grande en partes manejables para optimizar la relevancia del contenido que obtenemos de una base de datos vectorial utilizando LLM. Esto me recuerda a la búsqueda semántica. En este contexto, indexamos documentos llenos de información específica del tema. Si nuestra segmentación se hace correctamente, los resultados de la búsqueda se alinean bien con lo que el usuario está buscando. Pero si nuestros segmentos son demasiado pequeños o demasiado gigantes, podríamos pasar por alto contenido importante o devolver resultados menos precisos. Por lo tanto, es crucial encontrar ese punto dulce para el tamaño del segmento para asegurarnos de que los resultados de la…
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Avoid noise and preserve context
Essentially, it’s about breaking down large text content into manageable parts to optimize the relevance of the content we retrieve from a vector database using LLM. This reminds me of semantic search. In this context, we index documents filled with topic-specific information. If our chunking is done just right, the search results align nicely with what the user is looking for. But if our chunks are too tiny or too gigantic, we might overlook important content or return less precise results. Hence, it’s crucial to find that sweet spot for chunk size to make sure search results are spot-on. OpenAIEmbeddings The OpenAIEmbeddings class is a wrapper around OpenAI’s API for…
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Rockeando el Mundo de la IA con Modelos de Lenguaje Avanzados
En nuestro mundo siempre en evolución de la tecnología, es esencial apreciar el notable progreso del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Regresando un poco en el tiempo, cada tarea de NLP necesitaba un modelo distinto, un proceso tedioso y que consumía mucho tiempo. Esto cambió con la introducción de los Transformers y el concepto de aprendizaje de transferencia en NLP. LLMs Generalistas Grandes corporaciones como Google encabezaron esta transformación al invertir pesadamente en la formación de modelos transformadores. Estos modelos funcionan como “generalistas“, con una sólida comprensión del lenguaje, lo que les permite realizar diversas tareas. Hoy en día, este avance ha evolucionado hacia el uso de modelos de lenguaje…
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Rocking the AI World with Advanced Language Models
In our ever-evolving world of technology, it’s essential to appreciate the remarkable progress of Natural Language Processing (NLP). Rewinding back a little, each NLP task necessitated a distinct model, a tedious and time-consuming process. This changed with the introduction of Transformers and the concept of transfer learning in NLP. Generalist LLMs Large corporations like Google spearheaded this transformation by investing heavily in training transform models. These models serve as “generalists” with a robust understanding of language, allowing them to perform diverse tasks. Today, this advancement has morphed into the use of large language models (LLMs) capable of tasks like classification or question answering. It’s astounding to realize that the technology…
