Aprende a Resumir de Manera Eficiente con LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala )
En la era digital actual, la capacidad de sintetizar información de manera rápida y precisa es esencial. A continuación, te mostramos cómo utilizar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) como GPT-4 para generar resúmenes eficaces, empleando técnicas avanzadas de prompting. En este post conocerás dos enfoques para hacer resúmenes, así como una técnica de investigación para optimizar este proceso.
Paso 1: Preparación Básica del Texto
Para comenzar, selecciona el texto que deseas resumir. Por ejemplo, podrías trabajar con un artículo de Wikipedia sobre Sam Altman. La manera más sencilla es copiar todo el texto y pegarlo en tu herramienta de LLM.
1. Busca el artículo de Wikipedia sobre Sam Altman.
2. Copia todo el texto del artículo.
3. Pega el texto en la interfaz del modelo de lenguaje.Paso 2: Prompt Básico Mejorado
En lugar de simplemente pedir al modelo «resume este texto», puedes utilizar un prompt que incluya un rol y un público objetivo. Esto mejora la relevancia y calidad del resumen.
Eres un biógrafo que está recopilando información para un libro sobre líderes tecnológicos. Resume la biografía de Sam Altman en cinco puntos clave.Este enfoque ayuda a obtener un resumen más orientado y útil para tus necesidades específicas. Puedes ajustar el número de puntos según sea necesario.
Paso 3: Extensión del Prompt con Bloques de Construcción
Para una mayor precisión, puedes agregar bloques adicionales al prompt que especifiquen, por ejemplo, el tono, el objetivo, la longitud y la inclusión de citas directas.
Eres un biógrafo que está recopilando información para un libro sobre líderes tecnológicos. Resume la biografía de Sam Altman.
[Tono]: Formal y profesional.
[Objetivo]: Detallar la trayectoria de Sam Altman como CEO de OpenAI.
[Longitud]: En 5 puntos clave.
[Citas]: Incluir citas exactas del texto original si son relevantes.Esta personalización permite obtener resúmenes que son no solo concisos sino también adaptados a tus necesidades de comunicación y audiencia.
Paso 4: Técnica Avanzada de Cadena de Densidad
Otra técnica avanzada es la «Cadena de Densidad» (Chain of Density), que implica generar resúmenes cada vez más concisos y densos en información. Este método, descrito en el artículo de investigación de 2023 «From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting«, se puede implementar de la siguiente manera:
Artículo: """[Introduce el Artículo]"""
# OBJETIVO: Generarás resúmenes cada vez más concisos y densos en entidades del artículo anterior.
# INSTRUCCIONES: Repite los siguientes 2 pasos 5 veces.
- Paso 1. Identifica 1-3 entidades informativas (";" delimitadas) del artículo que falten en el resumen generado previamente.
- Paso 2. Escribe un nuevo resumen más denso de la misma longitud que cubra cada entidad y detalle del resumen anterior más las entidades faltantes.
Una entidad faltante es:
- Relevante para la historia principal,
- Específica pero concisa (5 palabras o menos),
- Nueva (no está en el resumen anterior),
- Fiel (presente en el artículo),
- En cualquier lugar (puede estar en cualquier parte del artículo).
# DIRECTRICES:
- El primer resumen debe ser largo (4-5 oraciones, ~80 palabras) pero altamente no específico, conteniendo poca información más allá de las entidades marcadas como faltantes. Usa lenguaje excesivamente verboso y rellenos (por ejemplo, "este artículo discute") para alcanzar ~80 palabras.
- Haz que cada palabra cuente: reescribe el resumen anterior para mejorar el flujo y hacer espacio para entidades adicionales.
- Haz espacio con fusión, compresión y eliminación de frases no informativas como "el artículo discute".
- Los resúmenes deben volverse altamente densos y concisos pero autocontenidos, es decir, fácilmente entendibles sin el artículo.
- Las entidades faltantes pueden aparecer en cualquier parte del nuevo resumen.
- Nunca elimines entidades del resumen anterior. Si no se puede hacer espacio, agrega menos nuevas entidades.
Recuerda, usa exactamente el mismo número de palabras para cada resumen.Opciones Adicionales para Ingresar Texto
Además de copiar y pegar texto, los LLMs permiten otras formas de entrada:
- Navegación Web: Proporciona un enlace y el modelo puede extraer el contenido directamente.
- Carga de Archivos: Sube PDFs o documentos de texto y el modelo los resumirá.
- Imágenes: Sube imágenes de texto, aunque esta opción es menos preferible debido a la limitación en la cantidad de texto.
- Integración con Google Drive/One Drive: Sube documentos directamente desde tu almacenamiento en la nube.
Conclusión
Resumir con modelos de lenguaje de gran escala no solo es posible, sino que también puede ser extremadamente eficiente si utilizas las técnicas adecuadas. Desde simples ajustes en el prompt hasta métodos avanzados como la cadena de densidad, puedes obtener resúmenes que se adapten perfectamente a tus necesidades. Explora y experimenta con estos métodos para encontrar la combinación que mejor se adapte a tu flujo de trabajo y necesidades específicas.
Espero que esta guía te ayude a aprovechar al máximo los LLMs para resumir información de manera eficiente y efectiva. ¡No dudes en compartir tus experiencias y resultados!