Nível 1: Sumarizar umas poucas sentenças
No primeiro nível, o orador usa a API do OpenAI e um modelo de língua para sumarizar um trecho da Wikipédia sobre filosofia. Ele simplifica o prompt para obter uma somaía mais concisa.
Nível 2: Sumarizar umas poucas parágrafos
No segundo nível, o orador utiliza um template de prompt para sumarizar dois ensaios de Paul Graham, obtendo uma sentença resumo para cada ensaio.
Níveis 3 a 5: Sumarizar páginas, livros e obras complexas
Os níveis subsequentes demonstram como sumarizar textos mais longos, incluindo páginas, livros e obras complexas. O orador apresenta técnicas como o método “map reduce” para quebrar um documento longo em chunks menores, sumarizar cada chunk e, em seguida, sumarizar as sumários. Além disso, ele explora a utilização de bibliotecas como a Langchain e algoritmos de agrupamento para identificar seções mais representativas de um texto.
Uma Abordagem Avançada para a Sumarização de Livros
No nível mais avançado, o orador combina técnicas de chunking, embeddings e clustering para identificar as seções mais representativas de um livro. Ele cria embeddings para os documentos, agrupa os vetores usando k-means e seleciona o documento mais representativo para cada cluster. Em seguida, ele utiliza um método de map-reduce para sumarizar cada documento selecionado e combina as sumários em uma única sumário do livro.
Ao longo do vídeo, o orador demonstra como utilizar ferramentas como a API do OpenAI, a biblioteca Langchain e o GPT-3.5 Turbo para sumarizar textos longos de forma eficiente e eficaz. Além disso, ele apresenta um exemplo de como um agente de inteligência artificial pode ser treinado para sumarizar histórias complexas, como a vida de Napoleão Bonaparte e sua comparação com a vida de Serena Williams.
Em resumo, o vídeo apresenta uma abordagem prática e eficaz para sumarizar textos longos e complexos com a ajuda de modelos de língua.