Neste vídeo, o apresentador demonstra como desenvolver um modelo de conversa utilizando o modelo de linguagem LLaMA 2 e a base de dados Chroma. O objetivo é criar um modelo de conversa capaz de responder a perguntas e fornecer informações precisas sobre vários tópicos.
Setup e Configuração
Para iniciar, o apresentador carrega um arquivo zip contendo vários artigos científicos, incluindo o papel de atenção flash, o papel de LLaMA 2, o papel de Tool Former e o papel de React. Em seguida, ele os ingere em uma base de dados Chroma, que é uma solução de código aberto que não requer armazenamento em nuvem. O modelo utiliza embeddings de instrutor, que o apresentador considera eficazes. Os artigos são divididos em pedaços de 1000 caracteres cadausing um divididor de caracteres.
Processamento e Indexação
Os pedaços de texto são processados utilizando embeddings de instrutor do Hugging Face, especificamente o modelo instructor-XL da equipe de NLP da Universidade de Hong Kong. Em seguida, o apresentador cria um banco de dados Chroma com os pedaços de texto processados.
Testando o Modelo
O apresentador testa o modelo fazendo perguntas sobre os artigos carregados. O modelo responde corretamente às perguntas, fornecendo informações precisas sobre flash attention, LLaMA 2, Tool Former e React. Além disso, o modelo é capaz de responder a perguntas subsequentes relacionadas às mesmas perguntas.
Avaliando o Desempenho
O apresentador avalia o desempenho do modelo, observando que ele responde corretamente às perguntas e fornece informações precisas. O modelo também é capaz de dizer quando não sabe a resposta a uma pergunta, o que é um sinal positivo. No entanto, o apresentador nota que o modelo precisa ser ajustado para tarefas específicas para alcançar os melhores resultados.
Conclusão
Em resumo, o vídeo demonstra como desenvolver um modelo de conversa utilizando o LLaMA 2 e a base de dados Chroma. O modelo apresenta um desempenho impressionante na busca por respostas e na geração de texto. No entanto, é necessário ajustá-lo para tarefas específicas para alcançar os melhores resultados.