A técnica consiste em quebrar o documento em chunks menores, gerar um resumo conciso para cada chunk utilizando o modelo de linguagem GPT-3, e então combinar os resumos em um único arquivo de saída. Essa abordagem pode ser repetida várias vezes, até que seja alcançado o nível desejado de sumarização.
O processo é flexível e pode ser aplicado a qualquer tipo de texto, incluindo textos acadêmicos, contratos legais ou obras de ficção. Além disso, o script pode ser modificado para gerar resumos ainda mais concisos, e até mesmo re executado com o output como entrada para tornar o resumo ainda mais sucinto.
A vantagem dessa técnica é que ela pode ajudar a economizar tempo e esforço ao lidar com documentos extensos, permitindo que os usuários concentrem-se nos pontos mais importantes do texto. Além disso, a técnica pode ser útil para estudantes, profissionais e qualquer pessoa que precise lidar com grandes quantidades de texto.
No vídeo, o palestrante demonstra a técnica utilizando um script Python e o modelo de linguagem GPT-3, mostrando como aplicá-la a diferentes textos, como uma cena de “Alice no País das Maravilhas” e uma cena de “A Letra Escarlate”. Ele também fornece explicações passo a passo do código e exemplos práticos, tornando fácil para os espectadores acompanharem e aplicarem a técnica.
Em resumo, a técnica de recursive summarization é uma ferramenta poderosa para quem precisa lidar com grandes quantidades de texto, permitindo que os usuários gerem resumos concisos e precisos com facilidade.