Cómo agregar conocimiento específico del dominio a un LLM basado en sus datos

Adding domain-specific knowledge to a data-based LLM

Convierte tu LLM en un experto en el campo

Foto de Hubi's Tavern en Unsplash

Introducción

En los últimos meses, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han cambiado profundamente la forma en que trabajamos e interactuamos con la tecnología, y se han demostrado ser herramientas útiles en varios ámbitos, sirviendo como asistentes de escritura, generadores de código e incluso colaboradores creativos. Su capacidad para comprender el contexto, generar texto similar al humano y realizar una amplia gama de tareas relacionadas con el lenguaje los ha impulsado al frente de la investigación en inteligencia artificial.

Aunque los LLMs son excelentes en la generación de texto genérico, a menudo tienen dificultades cuando se enfrentan a dominios altamente especializados que requieren un conocimiento preciso y una comprensión matizada. Cuando se utilizan para tareas específicas de un dominio, estos modelos pueden mostrar limitaciones o, en algunos casos, incluso producir respuestas erróneas o alucinatorias. Esto resalta la necesidad de incorporar conocimiento de dominio en los LLMs, permitiéndoles navegar mejor por el jerga compleja específica de la industria, mostrar una comprensión más matizada del contexto y limitar el riesgo de producir información falsa.

En este artículo, exploraremos una de varias estrategias y técnicas para infundir conocimiento de dominio en los LLMs, permitiéndoles desempeñarse al máximo dentro de contextos profesionales específicos mediante la incorporación de fragmentos de documentación en un LLM como contexto al inyectar la consulta.

Este método funciona con cualquier tipo de documentación y solo utiliza tecnologías seguras de código abierto que se ejecutarán localmente en tu computadora, sin necesidad de acceder a Internet. Gracias a esto, pude utilizarlo en datos personales y confidenciales a los que no deseaba que los sitios web de terceros tuvieran acceso.

Principio

Veamos cómo funciona:

Explicación gráfica del proceso. Imagen de Author.

El primer paso es tomar nuestra documentación y construir una base de datos de índices vectoriales basada en nuestra documentación. Las bases de datos vectoriales son un tipo de base de datos diseñada para almacenar y consultar vectores de alta dimensión de manera eficiente. Estas bases de datos permiten una búsqueda de similitud y semántica rápida al tiempo que permiten a los usuarios encontrar vectores que…

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