用LangChain和Falcon模型高效地使用量化进行视频文字稿处理
在这个系列的上一部分中，我们捕获了一个YouTube视频的文字稿。在本文中，我们将使用该文字稿创建一个摘要管道，将文本凝练成简洁的摘要，包括视频中提出的关键观点和论点（见图1）。为此，我们将使用LangChain创建摘要管道，并使用开源LLM进行推断。您可以看看工具的演示或托管在Hugging Face Spaces上的代码。请随意尝试或克隆它，并在评论中告诉我您的想法。在我们开始创造管道之旅之前，让我们回顾一些关于任务的基本概念。
LangChain的文本摘要管道
文本摘要是自然语言处理（NLP）领域中研究最多的领域之一。长期以来，它一直引起从业者的好奇心，因为从大量文本中提取抽象信息的任务具有很高的附加值。因此，可以预料到，随着时间的推移，会开发出各种方法来解决这个问题。我不想用太多的历史来枯燥你们，现在我将介绍通过LangChain方便获取最新方法：Stuff，Map-reduce和Refine。这些方法的区别在于文本在LLM的上下文窗口中的传递方式。
上下文窗口是什么？
LLM中的上下文窗口是指模型在预测序列中下一个单词的概率时所考虑的标记数量。这对于给定模型是一个固定大小，并且是其设计参数的一部分。这意味着使用1000个上下文窗口大小进行训练的模型在预测下一个单词时只能使用1000个标记作为上下文。如今，LLM具有各种上下文窗口大小，从几百到数万个。通常情况下，具有较大上下文窗口大小的LLM更具有优势。但是，较大的上下文窗口会带来一些成本：更昂贵的训练和推断，以及…