Perbandingan Berbagai Metode Generasi Konten di Model LLM

Pada zaman sekarang, model bahasa besar (LLM) telah menjadi bagian tak terpisahkan dari banyak aplikasi, mulai dari chatbot hingga sistem generasi konten. Salah satu aspek kunci dari model-model ini adalah kemampuan mereka untuk menghasilkan teks. Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai metode generasi konten di model LLM, membandingkan kelebihan, kekurangan, dan aplikasi mereka.

1. Greedy Search (Pencarian Serakah)

Greedy Search adalah salah satu metode terpendek untuk menghasilkan teks. Metode ini memilih setiap token berikutnya dengan probabilitas tertinggi, tanpa mempertimbangkan konteks.

Kelebihan:

• Implementasi sederhana
• Generasi cepat

Kekurangan:

• Bisa menyebabkan pengulangan
• Tidak mempertimbangkan konteks

Contoh kode:

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. Beam Search (Pencarian Sinyal)

Beam Search adalah versi terimprovisasi dari Greedy Search, yang mempertimbangkan beberapa opsi terbaik pada setiap langkah.

Kelebihan:

• Kualitas teks yang lebih baik
• Memungkinkan kontrol lebar sinyal (beam width)

Kekurangan:

• Memerlukan lebih banyak perhitungan
• Bisa kurang beragam

Contoh kode:

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. Top-k Sampling (Pemilihan Top-k)

Top-k Sampling adalah metode yang memilih secara acak token dari top-k opsi paling mungkin.

Kelebihan:

• Keteranaman teks yang lebih besar
• Memungkinkan kontrol k

Kekurangan:

• Bisa menghasilkan teks kurang konsisten

Contoh kode:

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. Top-p Sampling (Pemilihan Top-p)

Top-p Sampling, juga dikenal sebagai Nucleus Sampling, adalah metode yang memilih secara acak token dari set token yang probabilitas gabungannya setidaknya p.

Kelebihan:

• Kontrol yang lebih besar terhadap keteranaman
• Memungkinkan penyesuaian p

Kekurangan:

• Bisa sulit dipahami

Contoh kode:

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. Contrastive Decoding (Dekoding Kontras)

Contrastive Decoding adalah metode baru yang menghasilkan beberapa versi teks dan memilih yang terbaik berdasarkan kontras.

Kelebihan:

• Kualitas teks yang tinggi
• Memungkinkan kontrol keteranaman

Kekurangan:

• Memerlukan lebih banyak perhitungan
• Implementasi kompleks

Contoh kode:

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

Ringkasan

Pemilihan metode generasi konten tergantung pada aplikasi tertentu. Greedy Search dan Beam Search lebih sederhana, tetapi kurang beragam. Top-k dan Top-p Sampling menawarkan keteranaman yang lebih besar, tetapi bisa menghasilkan teks kurang konsisten. Contrastive Decoding paling canggih, tetapi memerlukan lebih banyak perhitungan.

Dalam praktiknya, seringkali digunakan kombinasi metode-metode ini untuk mencapai hasil terbaik. Penting juga untuk menyesuaikan parameter sesuai dengan model dan tugas tertentu.