029_progressive_summarization - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video presenta la técnica de "Progressive Summarization" (Resumen Progresivo), que consiste en crear resúmenes de un texto y luego resumir esos resúmenes, y así sucesivamente. Se utiliza un ejemplo de una guía de SEO con múltiples capítulos para demostrar cómo se puede aplicar esta técnica. Se generan resúmenes de dos capítulos individuales y luego se genera un resumen de esos dos resúmenes.

Conceptos clave:

• Progressive Summarization (Resumen Progresivo): Una técnica que implica crear resúmenes de un texto y luego resumir esos resúmenes de forma iterativa, creando una jerarquía de resúmenes de diferentes niveles de detalle.
• Resumen (Summary): Una versión condensada de un texto que conserva los puntos principales.
• Capítulo (Chapter): Una sección principal de un libro, artículo u otro documento extenso.
• Prompt Engineering: El arte de crear prompts.
• LLM: Modelo de lenguaje extenso.

Ejemplos prácticos:

• Resumen progresivo de una guía de SEO:
  1. Se seleccionan dos capítulos de una guía de SEO.
  2. Se le pide a ChatGPT que resuma cada capítulo por separado.
  3. Se le pide a ChatGPT que resuma los dos resúmenes generados en el paso anterior.
  • El resultado es un resumen de nivel superior que condensa la información de los dos capítulos.

Consejos y buenas prácticas:

• Utiliza "Progressive Summarization" para textos largos y complejos: Esta técnica es especialmente útil para resumir libros, artículos extensos, informes, transcripciones de reuniones, etc.
• Divide el texto en secciones lógicas: Si el texto tiene capítulos, secciones o párrafos bien definidos, utilízalos como base para los resúmenes iniciales.
• Ajusta el nivel de detalle de cada resumen: Puedes controlar la longitud y el nivel de detalle de cada resumen modificando el prompt.
• Considera la posibilidad de utilizar delimitadores: Puedes utilizar delimitadores (como "article one summary", "article two summary") para ayudar a ChatGPT a identificar las diferentes partes del prompt.
• Itera el proceso tantas veces como sea necesario: Puedes crear tantos niveles de resumen como necesites para obtener el nivel de detalle deseado.
• Aplicaciones:
  • Resúmenes de libros: Resumir capítulos individuales y luego resumir los resúmenes de los capítulos.
  • Transcripciones de reuniones: Resumir secciones de la transcripción y luego resumir esos resúmenes.
  • Informes extensos: Resumir secciones individuales y luego resumir los resúmenes de las secciones.
  • Artículos de investigación: Resumir secciones (introducción, métodos, resultados, discusión) y luego resumir esos resúmenes.

Dudas o preguntas:

• ¿Cómo se puede controlar el nivel de detalle de cada resumen en el proceso de "Progressive Summarization"? Investigación: Se puede modificar el prompt para cada nivel de resumen, especificando la longitud deseada, el formato o los aspectos específicos que se deben cubrir.
• ¿Cómo se puede asegurar que los resúmenes de nivel superior conserven la información más importante de los resúmenes de nivel inferior? Investigación: Se pueden utilizar técnicas como el "Chain of Thought" para guiar al modelo en la identificación de la información más relevante, o se pueden proporcionar ejemplos de resúmenes de diferentes niveles (Few-Shot Learning).
• ¿Cuáles son las limitaciones de "Progressive Summarization"? Investigación: El modelo puede perder información importante en cada nivel de resumen, o puede generar resúmenes que no sean coherentes entre sí. Además, esta técnica puede ser computacionalmente costosa si se aplica a textos muy largos o si se crean muchos niveles de resumen.
• ¿Cómo se diferencia de simplemente pedir un resumen de todo el texto de una vez?
  • Control sobre el proceso: Permite guiar al LLM para que se enfoque en partes específicas del texto en cada etapa.
  • Manejo de textos largos: Es más efectivo para textos que exceden la ventana de contexto del LLM. Al dividir el texto en secciones y resumirlas progresivamente, se evita el límite de tokens.
  • Resúmenes intermedios: Genera resúmenes de diferentes niveles de granularidad, lo que puede ser útil para diferentes propósitos (por ejemplo, un resumen ejecutivo y resúmenes detallados de cada sección).
  • Menos riesgo de pérdida de información (en teoría): AlResumen general:

El video explica la técnica de "Progressive Summarization resumir en etapas, se reduce el riesgo de que el LLM omita información importante que estaría diluida en un texto muy largo. * Posibilidad de revisión intermedia: Se pueden revisar y corregir los resúmenes intermedios " (Resumen Progresivo), que consiste en crear resúmenes de un texto y luego crear resúmenes de esos resúmenes, de forma iterativa. Se utiliza como ejemplo un artículo con varios capítulos sobre SEO (Searchantes de generar el resumen final.

Pedir un resumen de *todo* el texto de una vez puede ser *más rápido*, pero es *menos controlable* y *más propenso* a problemas si el texto es *muy largo*.