Porównanie różnych metod generowania treści w modelach LLM

W dzisiejszych czasach modele językowe dużej skali (LLM) stały się nieodłącznym elementem wielu aplikacji, od chatbotów po systemy generowania treści. Jednym z kluczowych aspektów tych modeli jest ich zdolność do generowania tekstu. W tym artykule omówimy różne metody generowania treści w modelach LLM, porównując ich zalety, wady i zastosowania.

1. Greedy Search (Żarłoczne Wyszukiwanie)

Greedy Search to jedna z najprostszych metod generowania tekstu. Polega ona na wyborze każdej kolejnej litery (tokenu) z maksymalną prawdopodobieństwem, bez względu na kontekst.

Zalety:

• Prosta implementacja
• Szybka generacja

Wady:

• Może prowadzić do powtarzania się
• Brak uwzględnienia kontekstu

Przykład kodu:

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 (Wyszukiwanie Wiązkowe)

Beam Search to ulepszona wersja Greedy Search, która uwzględnia kilka najlepszych opcji na każdym kroku.

Zalety:

• Lepsza jakość generowanego tekstu
• Możliwość kontrolowania szerokości wiązki (beam width)

Wady:

• Wymaga więcej obliczeń
• Może być mniej różnorodny

Przykład kodu:

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 (Próbkowanie Top-k)

Top-k Sampling to metoda, która wybiera losowo token z top-k najbardziej prawdopodobnych opcji.

Zalety:

• Większa różnorodność generowanego tekstu
• Możliwość kontrolowania k

Wady:

• Może generować mniej spójny tekst

Przykład kodu:

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 (Próbkowanie Top-p)

Top-p Sampling, znane również jako Nucleus Sampling, to metoda, która wybiera losowo token z zestawu tokenów, których łączne prawdopodobieństwo wynosi co najmniej p.

Zalety:

• Większa kontrola nad różnorodnością
• Możliwość dostosowania p

Wady:

• Może być trudne do zrozumienia

Przykład kodu:

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 (Dekodowanie Kontrastowe)

Contrastive Decoding to nowsza metoda, która generuje kilka wersji tekstu i wybiera najlepszą na podstawie kontrastu.

Zalety:

• Wysoka jakość generowanego tekstu
• Możliwość kontrolowania różnorodności

Wady:

• Wymaga więcej obliczeń
• Skomplikowana implementacja

Przykład kodu:

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

Podsumowanie

Wybór metody generowania treści zależy od konkretnego zastosowania. Greedy Search i Beam Search są prostsze, ale mniej różnorodne. Top-k i Top-p Sampling oferują większą różnorodność, ale mogą generować mniej spójny tekst. Contrastive Decoding jest najbardziej zaawansowane, ale wymaga więcej obliczeń.

W praktyce często stosuje się kombinacje tych metod, aby osiągnąć najlepsze rezultaty. Ważne jest również dostosowanie parametrów do konkretnego modelu i zadania.