Para demonstrar como construir um sistema de sumarização, o palestrante utiliza a pilha Langchain, que inclui OpenAI e TickToken. Ele configura uma cadeia de sumarização simples, dividindo o texto em pedaços gerenciáveis usando um divisor de texto e, em seguida, usando cadeias diferentes para lidar com textos mais longos.
A limitação dos modelos antigos, que podiam lidar com apenas 512 tokens, está sendo superada com a criação de modelos mais avançados, como o ChatGPT, que pode lidar com até 4.096 tokens. Isso tem implicações significativas para a sumarização.
O palestrante explora diferentes métodos de sumarização, incluindo o método MapReduce, que envolve dividir o texto em pedaços, resumir cada pedaço e, em seguida, resumir as resumos para produzir um resumo final. Este método permite escalabilidade e processamento paralelo. Outro método é o Stuffing, que passa o texto inteiro para o modelo de linguagem em uma única chamada.
Ambos os métodos têm suas vantagens e desvantagens. O método MapReduce permite processamento paralelo de pedaços, mas pode perder informações durante a combinação das resumos. O método Stuffing requer um modelo com um grande span de tokens (como 4.096 tokens) e pode não ser adequado para modelos menores (como 512 tokens).
Além disso, o palestrante demonstra como modificar o template de prompt para gerar resumos em forma de ponto em vez de parágrafos. Ele também discute a importância de usar etapas intermediárias, que podem ser usadas para reutilizar dados e ajustar modelos. Ele destaca que a sumarização refinada pode ser útil para testar e avaliar modelos.
O palestrante demonstra cada técnica usando exemplos de código e fornece orientação sobre como implementá-las. Ele destaca os benefícios e desafios de cada abordagem.