Começando com o Básico
Para começar, é necessário carregar o modelo LLaMA 2 e configurar o ambiente para usá-lo localmente. Isso requer um token da Hugging Face para carregar o modelo. Em seguida, é possível customizar o comportamento do modelo criando um sistema de prompts personalizados.
Capacidades e Limitações do Modelo
O modelo LLaMA 2 não é perfeito e pode ser um pouco “quântico-mencionado”, mas é um ótimo ponto de partida para experimentação. Ele é bom em tarefas como resumo de texto e responder a perguntas, mas não é tão bom em tarefas lógicas ou retornar saída estruturada. Para obter o máximo proveito do modelo, é importante experimentar com templates de sistema e instruções.
Demonstração de Tradução e Resumo
O modelo LLaMA 2 pode ser usado para traduzir texto de um idioma para outro e resumir artigos longos. Em uma demonstração, o modelo traduziu uma frase do inglês para o francês com sucesso. Além disso, o modelo foi capaz de resumir um artigo de 940 palavras para 400 palavras ou menos.
Criando um Chatbot com Memória
O modelo LLaMA 2 também pode ser usado para criar um chatbot com memória. Isso é feito criando um prompt personalizado que instrui o modelo a responder como um assistente útil. O modelo pode entender o contexto da conversa e responder adequadamente.
Retenção de Memória e Contexto
O modelo LLaMA 2 também é capaz de reter memória e contexto ao longo de uma conversa. Em uma demonstração, o modelo foi capaz de recordar o dia da semana e seu próprio nome. Além disso, o modelo respondeu a perguntas sobre os Jogos Olímpicos e foi capaz de resumir a conversa inteira no final.
Conclusão
Em resumo, o modelo LLaMA 2 com Langchain é uma ferramenta poderosa para uma variedade de tarefas, desde tradução e resumo de textos até criar um chatbot com memória. É importante experimentar com templates de sistema e instruções para obter o máximo proveito do modelo. No futuro, vamos explorar mais a fundo as capacidades do modelo LLaMA 2 e como ele pode ser usado em conjunto com outras ferramentas.