Inference Unlimited

মডেল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর বিভিন্ন কন্টেন্ট জেনারেশন মেথডের তুলনা

আজকাল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) চ্যাটবট থেকে শুরু করে কন্টেন্ট জেনারেশন সিস্টেম পর্যন্ত অনেক অ্যাপ্লিকেশনের অপরিহার্য অংশ হয়ে উঠেছে। এই মডেলগুলির একটি মূল বৈশিষ্ট্য হল তাদের টেক্সট জেনারেশন ক্ষমতা। এই নিবন্ধে আমরা এলএলএম মডেলগুলির বিভিন্ন কন্টেন্ট জেনারেশন মেথডের তুলনা করব, তাদের সুবিধা, অসুবিধা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি আলোচনা করব।

1. গ্রিডি সার্চ (গ্রিডি সার্চ)

গ্রিডি সার্চ হল টেক্সট জেনারেশন করার সবচেয়ে সহজ মেথডগুলির একটি। এটি প্রতিটি পরবর্তী টোকেন (টোকেন) নির্বাচন করে, যা সর্বোচ্চ সম্ভাবনা সহ, কোনো কনটেক্সটের বিবেচনা ছাড়াই।

সুবিধা:

• সহজ বাস্তবায়ন
• দ্রুত জেনারেশন

অসুবিধা:

• পুনরাবৃত্তি করতে পারে
• কনটেক্সটের বিবেচনা ছাড়াই

কোডের উদাহরণ:

def greedy_search(model, prompt, max_length):
    output = prompt
    for _ in range(max_length):
        next_token = model.predict_next_token(output)
        output += next_token
    return output

2. বিম সার্চ (বিম সার্চ)

বিম সার্চ হল গ্রিডি সার্চের একটি উন্নত সংস্করণ, যা প্রতিটি ধাপে কয়েকটি সেরা বিকল্পের বিবেচনা করে।

সুবিধা:

• জেনারেটেড টেক্সটের উচ্চতর গুণমান
• বিম ওয়িডথ (beam width) নিয়ন্ত্রণের সম্ভাবনা

অসুবিধা:

• বেশি ক্যালকুলেশন প্রয়োজন
• কম বৈচিত্র্য হতে পারে

কোডের উদাহরণ:

def beam_search(model, prompt, max_length, beam_width):
    beams = [{"text": prompt, "score": 0.0}]
    for _ in range(max_length):
        new_beams = []
        for beam in beams:
            for _ in range(beam_width):
                next_token = model.predict_next_token(beam["text"])
                new_text = beam["text"] + next_token
                new_score = beam["score"] + model.get_token_score(next_token)
                new_beams.append({"text": new_text, "score": new_score})
        beams = sorted(new_beams, key=lambda x: x["score"], reverse=True)[:beam_width]
    return beams[0]["text"]

3. টপ-ক স্যাম্পলিং (টপ-ক স্যাম্পলিং)

টপ-ক স্যাম্পলিং হল একটি মেথড যা টপ-ক সবচেয়ে সম্ভাব্য বিকল্পগুলির মধ্যে একটি টোকেন নির্বাচন করে।

সুবিধা:

• জেনারেটেড টেক্সটের বেশি বৈচিত্র্য
• ক নিয়ন্ত্রণের সম্ভাবনা

অসুবিধা:

• কম সহজ টেক্সট জেনারেট করতে পারে

কোডের উদাহরণ:

def top_k_sampling(model, prompt, max_length, k):
    output = prompt
    for _ in range(max_length):
        probabilities = model.predict_next_token_probabilities(output)
        top_k = sorted(probabilities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]
        tokens, scores = zip(*top_k)
        next_token = random.choices(tokens, weights=scores, k=1)[0]
        output += next_token
    return output

4. টপ-পি স্যাম্পলিং (টপ-পি স্যাম্পলিং)

টপ-পি স্যাম্পলিং, যা নিউক্লিয়াস স্যাম্পলিংও বলা হয়, হল একটি মেথড যা একটি টোকেন নির্বাচন করে, যার সমষ্টিগত সম্ভাবনা কমপক্ষে প।

সুবিধা:

• বৈচিত্র্যের উপর বেশি নিয়ন্ত্রণ
• প নিয়ন্ত্রণের সম্ভাবনা

অসুবিধা:

• বোঝা কঠিন হতে পারে

কোডের উদাহরণ:

def top_p_sampling(model, prompt, max_length, p):
    output = prompt
    for _ in range(max_length):
        probabilities = model.predict_next_token_probabilities(output)
        sorted_probs = sorted(probabilities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        cumulative_probs = []
        current_sum = 0.0
        for token, prob in sorted_probs:
            current_sum += prob
            cumulative_probs.append(current_sum)
            if current_sum >= p:
                break
        tokens = [token for token, _ in sorted_probs[:len(cumulative_probs)]]
        scores = cumulative_probs
        next_token = random.choices(tokens, weights=scores, k=1)[0]
        output += next_token
    return output

5. কনট্রাস্টিভ ডিকোডিং (কনট্রাস্টিভ ডিকোডিং)

কনট্রাস্টিভ ডিকোডিং হল একটি নতুন মেথড যা বেশ কয়েকটি টেক্সট ভার্সন জেনারেট করে এবং কনট্রাস্টের ভিত্তিতে সেরা নির্বাচন করে।

সুবিধা:

• জেনারেটেড টেক্সটের উচ্চ গুণমান
• বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণের সম্ভাবনা

অসুবিধা:

• বেশি ক্যালকুলেশন প্রয়োজন
• জটিল বাস্তবায়ন

কোডের উদাহরণ:

def contrastive_decoding(model, prompt, max_length, k):
    candidates = []
    for _ in range(k):
        candidate = greedy_search(model, prompt, max_length)
        candidates.append(candidate)
    scores = [model.evaluate_text(candidate) for candidate in candidates]
    best_candidate = candidates[scores.index(max(scores))]
    return best_candidate

সারাংশ

কন্টেন্ট জেনারেশন মেথডের নির্বাচন নির্ভর করে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন থেকে। গ্রিডি সার্চ এবং বিম সার্চ সহজ হলেও কম বৈচিত্র্যময়। টপ-ক এবং টপ-পি স্যাম্পলিং বেশি বৈচিত্র্য প্রদান করে তবে কম সহজ টেক্সট জেনারেট করতে পারে। কনট্রাস্টিভ ডিকোডিং সবচেয়ে উন্নত হলেও বেশি ক্যালকুলেশন প্রয়োজন।

প্র্যাকটিসে প্রায়শই এই মেথডগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করা হয় সেরা ফলাফল অর্জনের জন্য। মডেল এবং টাস্কের জন্য প্যারামিটারগুলি সমন্বয় করাও গুরুত্বপূর্ণ।