Comparação de diferentes métodos de geração de conteúdo em modelos LLM

Nos dias de hoje, os modelos de linguagem de grande escala (LLM) tornaram-se um elemento indispensável de muitas aplicações, desde chatbots até sistemas de geração de conteúdo. Um dos aspectos-chave desses modelos é sua capacidade de gerar texto. Neste artigo, discutiremos diferentes métodos de geração de conteúdo em modelos LLM, comparando seus prós, contras e aplicações.

1. Greedy Search (Busca Gulosas)

Greedy Search é um dos métodos mais simples de geração de texto. Consiste em escolher cada próximo token (letra) com a probabilidade máxima, independentemente do contexto.

Vantagens:

• Implementação simples
• Geração rápida

Desvantagens:

• Pode levar à repetição
• Falta de consideração do contexto

Exemplo de código:

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 (Busca em Feixe)

Beam Search é uma versão aprimorada do Greedy Search, que considera várias das melhores opções em cada etapa.

Vantagens:

• Melhor qualidade do texto gerado
• Possibilidade de controlar a largura do feixe (beam width)

Desvantagens:

• Requer mais cálculos
• Pode ser menos diversificado

Exemplo de código:

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 (Amostragem Top-k)

Top-k Sampling é um método que seleciona aleatoriamente um token entre as k opções mais prováveis.

Vantagens:

• Maior diversidade no texto gerado
• Possibilidade de controlar k

Desvantagens:

• Pode gerar texto menos coerente

Exemplo de código:

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 (Amostragem Top-p)

Top-p Sampling, também conhecido como Nucleus Sampling, é um método que seleciona aleatoriamente um token de um conjunto de tokens cujas probabilidades cumulativas atingem pelo menos p.

Vantagens:

• Maior controle sobre a diversidade
• Possibilidade de ajustar p

Desvantagens:

• Pode ser difícil de entender

Exemplo de código:

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 (Decodificação Contraste)

Contrastive Decoding é um método mais recente que gera várias versões de texto e seleciona a melhor com base no contraste.

Vantagens:

• Alta qualidade do texto gerado
• Possibilidade de controlar a diversidade

Desvantagens:

• Requer mais cálculos
• Implementação complexa

Exemplo de código:

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

Resumo

A escolha do método de geração de conteúdo depende da aplicação específica. Greedy Search e Beam Search são mais simples, mas menos diversificados. Top-k e Top-p Sampling oferecem maior diversidade, mas podem gerar texto menos coerente. Contrastive Decoding é o mais avançado, mas requer mais cálculos.

Na prática, muitas vezes se combinam esses métodos para alcançar os melhores resultados. Também é importante ajustar os parâmetros para o modelo e a tarefa específicos.