コンテキストに応じたドキュメント検索の強化: GPT-2 と LlamaIndex の活用

概要

大量のテキスト データが探索を待っている情報検索の世界では、関連するドキュメントを効率的に特定できる機能は非常に貴重です。従来のキーワードベースの検索には、特に個人データや機密データを扱う場合には限界があります。これらの課題を克服するために、私たちは GPT-2 と、個人データを安全に扱うように設計されたオープンソース ライブラリである LlamaIndex の活用という XNUMX つの注目すべきツールの融合に目を向けます。この記事では、これら XNUMX つのテクノロジがどのように連携してドキュメント検索を変革するかを示すコードを詳しく掘り下げていきます。

学習目標

• 汎用性の高い言語モデルである GPT-2 の機能と、プライバシーに重点を置いたライブラリである LLAMAINDEX を効果的に組み合わせて、ドキュメントの検索を変革する方法を学びます。
• GPT-2 埋め込みを使用してドキュメントのインデックスを作成し、ユーザー クエリとの類似性に基づいてドキュメントをランク付けするプロセスを示す、簡略化されたコード実装についての洞察を得ることができます。
• より大規模な言語モデルの統合、マルチモーダル コンテンツのサポート、倫理的配慮など、文書検索の将来のトレンドを調査し、これらのトレンドがこの分野をどのように形作るかを理解します。

この記事は、の一部として公開されました データサイエンスブログ。

GPT-2: 言語モデルの巨人を明らかにする

GPT-2のマスクを解除する

GPT-2の略です 「生成事前トレーニング済みトランスフォーマー 2」 オリジナルの GPT モデルの後継モデルです。 OpenAI によって開発された GPT-2 は、人間のようなテキストを理解して生成する画期的な機能を備えて登場しました。これは、現代の NLP の基礎となった Transformer モデルに基づいて構築された優れたアーキテクチャを誇ります。

Transformer アーキテクチャ

GPT-2 の基礎は、Ashish Vaswani らによって導入されたニューラル ネットワーク設計である Transformer アーキテクチャです。記事「なりたいようにしましょう。」このモデルは、一貫性、効率、有効性を向上させ、NLP に革命をもたらしました。自己モニタリング、空間変換、マルチヘッド リスニングなどの Transformer の中核機能により、GPT-2 はテキスト内のコンテンツと関係をこれまでにない方法で理解できるようになります。

マルチタスク学習

GPT-2 は、マルチタスク学習における顕著な優れた能力によって際立っています。単一の自然言語処理 (NLP) タスクに制約されたモデルとは異なり、GPT-2 はさまざまなタスクにおいて優れています。その機能には、テキスト補完、翻訳、質問応答、テキスト生成などのタスクが含まれており、さまざまなドメインに幅広く適用できる多用途で適応性のあるツールとして確立されています。

コードの内訳: プライバシーを保護したドキュメントの取得

次に、Hugging Face Transformers ライブラリから取得した GPT-2 モデルを利用する LLAMAINDEX の簡単なコード実装について詳しく説明します。この例では、LLAMAINDEX を使用して、製品説明を含むドキュメントのコレクションにインデックスを付けます。これらのドキュメントは、ユーザーのクエリとの類似性に基づいてランク付けされ、関連情報が安全かつ効率的に取得できることがわかります。

注意： まだ使用していない場合はトランスフォーマーをインポートします: !pip install トランスフォーマー

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Loading GPT2 model and its tokenizer
model_name = "gpt2" tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = "[PAD]" model = GPT2Model.from_pretrained(model_name) # Substitute with your documents
documents = [ "Introducing our flagship smartphone, the XYZ Model X.", "This cutting-edge device is designed to redefine your mobile experience.", "With a 108MP camera, it captures stunning photos and videos in any lighting condition.", "The AI-powered processor ensures smooth multitasking and gaming performance. ", "The large AMOLED display delivers vibrant visuals, and the 5G connectivity offers blazing-fast internet speeds.", "Experience the future of mobile technology with the XYZ Model X.",
] # Substitute with your query
query = "Could you provide detailed specifications and user reviews for the XYZ Model X smartphone, including its camera features and performance?" # Creating embeddings for documents and query
def create_embeddings(texts): inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy() return embeddings # Passing documents and query to create_embeddings function to create embeddings
document_embeddings = create_embeddings(documents)
query_embedding = create_embeddings(query) # Reshape embeddings to 2D arrays
document_embeddings = document_embeddings.reshape(len(documents), -1)
query_embedding = query_embedding.reshape(1, -1) # Calculate cosine similarities between query and documents
similarities = cosine_similarity(query_embedding, document_embeddings)[0] # Rank and display the results
results = [(document, score) for document, score in zip(documents, similarities)]
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) print("Search Results:")
for i, (result_doc, score) in enumerate(results, start=1): print(f"{i}. Document: {result_doc}n Similarity Score: {score:.4f}")

将来のトレンド: コンテキストを意識した検索

より大規模な言語モデルの統合

将来的には、さらに大規模な言語モデルが文書検索システムに統合されることが約束されています。 GPT-2 の規模を超えるモデルが目前に迫っており、比類のない言語理解と文書理解を提供します。これらの巨大なツールにより、より正確でコンテキストを認識した検索が可能になり、検索結果の品質が向上します。

マルチモーダル コンテンツのサポート

ドキュメントの検索はテキストのみに限定されなくなりました。将来的には、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを含むマルチモーダル コンテンツの統合が期待されます。検索システムは、これらの多様なデータ タイプを処理し、より豊かなユーザー エクスペリエンスを提供できるように適応する必要があります。効率と最適化に重点を置いたコードは、マルチモーダル検索機能をシームレスに統合するための道を開きます。

倫理的配慮と偏見の軽減

文書検索システムが複雑化するにつれて、倫理的考慮が中心的な焦点として浮上しています。公平かつ公平な検索結果を達成することが最重要事項となります。今後の開発は、偏見緩和戦略の採用、透明性の促進、責任ある AI 原則の維持に重点を置きます。私たちが検討したコードは、情報アクセスの公平性と公平性を重視した倫理的な検索システムを構築するための基礎を築きます。

まとめ

結論として、GPT-2 と LLAMAINDEX の融合は、文書検索プロセスを強化するための有望な手段を提供します。この動的なペアリングは、私たちがテキスト情報にアクセスし、対話する方法に革命をもたらす可能性があります。プライバシーの保護からコンテキストを認識した結果の提供まで、これらのテクノロジーの連携力により、パーソナライズされた推奨事項と安全なデータ取得への扉が開かれます。未来に向けて進むにあたっては、文書検索システムが情報アクセスの状況の変化と調和して進化し続けるようにするために、より大きな言語モデル、多様なメディアタイプのサポート、倫理的配慮などの進化するトレンドを受け入れることが不可欠です。 。

主要な取り組み

• この記事では、GPT-2 と、安全なデータ処理のために設計されたオープンソース ライブラリである LLAMAINDEX の活用について取り上げています。これら XNUMX つのテクノロジーがどのように連携できるかを理解することは、効率的かつ安全な文書検索にとって重要です。
• 提供されたコード実装は、GPT-2 を使用してドキュメントの埋め込みを作成し、ユーザー クエリとの類似性に基づいてドキュメントをランク付けする方法を示しています。同様の手法を独自のドキュメント取得タスクに適用するには、このコードに含まれる重要な手順を覚えておいてください。
• 文書検索の進化する状況について常に最新の情報を入手してください。これには、さらに大規模な言語モデルの統合、マルチモーダル コンテンツ (テキスト、画像、オーディオ、ビデオ) の処理のサポート、検索システムにおける倫理的配慮とバイアス軽減の重要性の高まりが含まれます。

よくある質問

参考文献

• ブラウン、TB、マン、B.、ライダー、N.、サブビア、M.、カプラン、J.、ダリワル、P.、… & アモデイ、D. (2020)。言語モデルは教師なしのマルチタスク学習者です。 arXiv プレプリント arXiv:2005.14165。
• LlamaIndex ドキュメント。 LlamaIndex の公式ドキュメント。
• オープンAI。 （2019年）。 GPT-2: Python の教師なし言語モデリング。 GitHubリポジトリ
• Vaswani、A.、Shazeer、N.、Parmar、N.、Uszkoreit、J.、Jones、L.、Gomez、AN、… & Polosukhin、I. (2017)。必要なのは注意力だけです。神経情報処理システムの進歩 (pp. 30-38)。
• Mitchell, M.、Wu, S.、Zaldivar, A.、Barnes, P.、Vasserman, L.、Hutchinson, B.、… & Gebru, T. (2019)。モデルレポート用のモデルカード。公平性、説明責任、透明性に関する会議の議事録（220～229ページ）。
• Radford, A.、Narasimhan, K.、Salimans, T.、Sutskever, I. (2018)。生成的な事前トレーニングによる言語理解の向上。
• オープンAI。 （2023年）。 InstructGPT API ドキュメント.

この記事に示されているメディアは Analytics Vidhya が所有するものではなく、著者の裁量で使用されています。 

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/leveraging-gpt-2-and-llamaindex/