מודלים שפה גדולים עם Scikit-learn: מדריך מקיף ל-Skikit-LLM

על ידי שילוב יכולות עיבוד השפה המתוחכמות של מודלים כמו ChatGPT עם המסגרת הרב-תכליתית והנפוצה של Scikit-learn, Scikit-LLM מציעה ארסנל ללא תחרות להתעמקות במורכבות של נתונים טקסטואליים.

Scikit-LLM, נגיש ברשימה שלו מאגר GitHub, מייצג מיזוג של - הבינה המלאכותית המתקדמת של דגמי שפה גדולים (LLMs) כמו GPT-3.5 של OpenAI והסביבה הידידותית למשתמש של Scikit-learn. חבילת Python זו, שתוכננה במיוחד לניתוח טקסט, הופכת את עיבוד השפה הטבעית המתקדם לנגיש ויעיל.

למה Scikit-LLM?

עבור אלה הבקיאים בנוף של Scikit-learn, Scikit-LLM מרגיש כמו התקדמות טבעית. הוא שומר על ה-API המוכר, ומאפשר למשתמשים להשתמש בפונקציות כמו .fit(), .fit_transform(), ו .predict(). היכולת שלו לשלב אומדנים בצינור של Sklearn מדגימה את הגמישות שלו, מה שהופך אותו לברכה עבור אלה המחפשים לשפר את פרויקטי למידת המכונה שלהם עם הבנת שפה מתקדמת.

במאמר זה, אנו חוקרים את Scikit-LLM, מהתקנתו ועד ליישום המעשי שלו במשימות ניתוח טקסט שונות. תלמד כיצד ליצור סווגי טקסט מפוקחים ועם אפס צילום ותתעמק בתכונות מתקדמות כמו וקטור טקסט וסיווג.

Scikit-learn: אבן הפינה של למידת מכונה

לפני שנצלול לתוך Scikit-LLM, בואו ניגע ביסוד שלה - Scikit-learn. שם מוכר בתחום למידת מכונה, Scikit-learn ידועה בשל החבילה האלגוריתמית המקיפה שלה, הפשטות והידידותיות למשתמש. Scikit-learn, המכסה קשת של משימות, מרגרסיה ועד אשכולות, היא הכלי הרצוי עבור מדעני נתונים רבים.

נבנה על סלע הספריות המדעיות של Python (NumPy, SciPy ו-Matplotlib), Scikit-learn בולט באינטגרציה שלו עם המחסנית המדעית של Python ויעילותה עם מערכי NumPy ומטריצות SciPy דלילות.

בבסיסו, Scikit-learn עוסק באחידות וקלות שימוש. ללא קשר לאלגוריתם שתבחר, השלבים נשארים עקביים - ייבא את המחלקה, השתמש בשיטת 'התאמה' עם הנתונים שלך, והחל 'חיזוי' או 'טרנספורמציה' כדי להשתמש במודל. הפשטות הזו מפחיתה את עקומת הלמידה, מה שהופך אותה לנקודת התחלה אידיאלית עבור אלה שחדשים למידת מכונה.

הגדרת הסביבה

לפני שצולל לפרטים הספציפיים, חשוב להגדיר את סביבת העבודה. עבור מאמר זה, Google Colab תהיה הפלטפורמה המועדפת, שתספק סביבה נגישה ועוצמתית להפעלת קוד Python.

הַתקָנָה

%%capture
!pip install scikit-llm watermark
%load_ext watermark
%watermark -a "your-username" -vmp scikit-llm

השגה והגדרת מפתחות API

Scikit-LLM דורש מפתח OpenAI API לגישה למודלים של השפה הבסיסית.

from skllm.config import SKLLMConfig
OPENAI_API_KEY = "sk-****"
OPENAI_ORG_ID = "org-****"
SKLLMConfig.set_openai_key(OPENAI_API_KEY)
SKLLMConfig.set_openai_org(OPENAI_ORG_ID)

Zero-Shot GPTCclassifier

השמיים ZeroShotGPTClassifier הוא תכונה יוצאת דופן של Scikit-LLM הממנפת את היכולת של ChatGPT לסווג טקסט על סמך תוויות תיאוריות, ללא צורך באימון מודלים מסורתיים.

ייבוא ​​ספריות ומערך נתונים

from skllm import ZeroShotGPTClassifier
from skllm.datasets import get_classification_dataset
X, y = get_classification_dataset()

הכנת הנתונים

פיצול הנתונים לקבוצות משנה של הדרכה ובדיקות:

def training_data(data):
    return data[:8] + data[10:18] + data[20:28]
def testing_data(data):
    return data[8:10] + data[18:20] + data[28:30]
X_train, y_train = training_data(X), training_data(y)
X_test, y_test = testing_data(X), testing_data(y)

הגדרה והדרכה של ZeroShotGPTClassifier:

clf = ZeroShotGPTClassifier(openai_model="gpt-3.5-turbo")
clf.fit(X_train, y_train)
predicted_labels = clf.predict(X_test)

הערכה

הערכת ביצועי המודל:

from sklearn.metrics import accuracy_score
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predicted_labels):.2f}")

סיכום טקסט עם Scikit-LLM

סיכום טקסט הוא מאפיין קריטי בתחום ה-NLP, ו-Scikit-LLM רותם את התעוזה של GPT בתחום זה באמצעות GPTSummarizer מודול. תכונה זו בולטת ביכולת ההסתגלות שלה, ומאפשרת להשתמש בה הן ככלי עצמאי להפקת סיכומים והן כשלב עיבוד מקדים בזרימות עבודה רחבות יותר.

יישומים של GPTSummarizer:

1. סיכום עצמאי: השמיים GPTSummarizer יכול ליצור באופן עצמאי סיכומים תמציתיים ממסמכים ארוכים, דבר שלא יסולא בפז לניתוח תוכן מהיר או לחילוץ מידע מפתח מכמויות גדולות של טקסט.
2. עיבוד מקדים לפעולות אחרות: בזרימות עבודה הכוללות מספר שלבים של ניתוח טקסט, ה GPTSummarizer ניתן להשתמש כדי לרכז נתוני טקסט. זה מפחית את העומס החישובי ומפשט את שלבי הניתוח הבאים מבלי לאבד מידע חיוני.

יישום סיכום טקסט:

תהליך היישום לסיכום טקסט ב-Skikit-LLM כולל:

1. יבוא GPTSummarizer ואת מערך הנתונים הרלוונטי.
2. יצירת מופע של GPTSummarizer עם פרמטרים שצוינו כמו max_words כדי לשלוט באורך הסיכום.
3. החלת fit_transform שיטה להפקת סיכומים.

חשוב לציין כי max_words הפרמטר משמש קו מנחה ולא מגבלה קפדנית, ומבטיח שסיכומים ישמרו על קוהרנטיות ורלוונטיות, גם אם הם חורגים מעט מספירת המילים שצוינה.

השלכות רחבות יותר של Scikit-LLM

מגוון התכונות של Scikit-LLM, כולל סיווג טקסט, סיכום, וקטוריזציה, תרגום ויכולת ההסתגלות שלו בטיפול בנתונים ללא תווית, הופכים אותו לכלי מקיף למשימות ניתוח טקסט מגוונות. גמישות וקלות שימוש זו נותנת מענה הן למתרגלים מתחילים והן למתרגלים מנוסים בתחום בינה מלאכותית ולמידת מכונה.

יישומים פוטנציאליים:

• ניתוח משוב לקוחות: סיווג משוב מלקוחות לקטגוריות כמו חיובי, שלילי או ניטרלי, שיכולים להודיע ​​על שיפורים בשירות לקוחות או אסטרטגיות פיתוח מוצר.
• סיווג כתבות חדשות: מיון מאמרי חדשות לנושאים שונים עבור עדכוני חדשות מותאמים אישית או ניתוח מגמות.
• תרגום שפה: תרגום מסמכים לפעולות רב לאומיות או לשימוש אישי.
• תקציר המסמך: הבנה מהירה של המהות של מסמכים ארוכים או יצירת גרסאות קצרות יותר לפרסום.

היתרונות של Scikit-LLM:

• דיוק: יעילות מוכחת במשימות כמו סיווג וסיכום של טקסט אפס.
• מהירות: מתאים למשימות עיבוד בזמן אמת בשל יעילותו.
• מדרגיות: מסוגל לטפל בכמויות גדולות של טקסט, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור יישומי נתונים גדולים.

מסקנה: אימוץ Scikit-LLM לניתוח טקסט מתקדם

לסיכום, Scikit-LLM עומד ככלי רב עוצמה, רב תכליתי וידידותי למשתמש בתחום ניתוח הטקסט. היכולת שלו לשלב מודלים של שפה גדולה עם זרימות עבודה מסורתיות של למידת מכונה, יחד עם אופי הקוד הפתוח שלה, הופכים אותו לנכס בעל ערך עבור חוקרים, מפתחים ועסקים כאחד. בין אם מדובר בחידוד שירות לקוחות, ניתוח מגמות חדשותיות, הקלת תקשורת רב לשונית או זיקוק מידע חיוני ממסמכים נרחבים, Scikit-LLM מציעה פתרון חזק.