Acesso ao Modelo Lama 2
O primeiro passo para utilizar o modelo Lama 2 é solicitar acesso ao modelo na Meta, o que demora cerca de uma hora. Em seguida, é necessário acessar o modelo na Hugging Face, onde você obtém um token de acesso para se conectar ao seu notebook Google Colab.
Resumo de Texto com Langchain
Uma vez conectado ao modelo, você pode usar o Langchain para realizar resumo de texto. Você cria um template de prompt e uma cadeia LLM, e então passa um texto de amostra para obter um resumo conciso em pontos. No vídeo, o apresentador demonstra isso com dois exemplos: um com um texto sobre o Lama da Meta e outro sobre a Tesla.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas
Além do resumo de texto, o modelo Lama 2 também pode ser usado para reconhecimento de entidades nomeadas. Isso envolve detectar entidades como pessoas e empresas mencionadas no texto. Os resultados são exibidos em formato JSON, com as entidades nomeadas destacadas junto com seus tipos (por exemplo, empresa, pessoa).
Ajustes e Experimentos
O apresentador nota que os resultados são promissores, mas podem requerer ajustes nos parâmetros, como o comprimento da sequência de saída, para obter resultados melhores. Além disso, é possível experimentar com diferentes modelos de linguagem (por exemplo, modelos de 13 bilhões e 70 bilhões de parâmetros) para ver como eles se saem.
Conclusão
Em resumo, o modelo Lama 2 é uma ferramenta poderosa para análise de texto, permitindo realizar resumo de texto e reconhecimento de entidades nomeadas com facilidade. Se você está interessado em experimentar o modelo, há um link para um notebook com o código e instruções sobre como acessar os modelos de linguagem utilizados na demonstração.