Porovnanie rôznych metód generovania obsahu v modeloch LLM

V súčasnosti sa modely veľkého jazykového modelu (LLM) stali neoddeliteľnou súčasťou mnohých aplikácií, od chatbotov po systémy generovania obsahu. Jedným z kľúčových aspektov týchto modelov je ich schopnosť generovať text. V tomto článku sa budeme zaoberať rôznymi metodami generovania obsahu v modeloch LLM, porovnávať ich výhody, nevýhody a aplikácie.

1. Greedy Search (Žraľivé Vyhľadávanie)

Greedy Search je jedna z najjednoduchších metód generovania textu. Spočíva v výbere každej nasledujúcej litery (tokenu) s maximálnou pravdepodobnosťou, bez ohľadu na kontext.

Výhody:

• Jednoduchá implementácia
• Rýchla generácia

Nevýhody:

• Môže viesť k opakovaniu
• Chýba zohľadnenie kontextu

Príklad kódu:

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 (Vyhľadávanie Lúča)

Beam Search je vylepšená verzia Greedy Search, ktorá berie do úvahy niekoľko najlepších možností na každom kroku.

Výhody:

• Lepšia kvalita generovaného textu
• Možnosť kontroly šírky lúča (beam width)

Nevýhody:

• Vyžaduje viac výpočtov
• Môže byť menej rôznorodý

Príklad kódu:

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 (Výber Top-k)

Top-k Sampling je metóda, ktorá náhodne vyberie token z top-k najpravdepodobnejších možností.

Výhody:

• Väčšia rôznorodosť generovaného textu
• Možnosť kontroly k

Nevýhody:

• Môže generovať menej súvislý text

Príklad kódu:

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 (Výber Top-p)

Top-p Sampling, tiež známy ako Nucleus Sampling, je metóda, ktorá náhodne vyberie token z množiny tokenov, ktorých spoločný súčet pravdepodobnosti je aspoň p.

Výhody:

• Väčšia kontrola nad rôznorodosťou
• Možnosť prispôsobenia p

Nevýhody:

• Môže byť ťažké na pochopenie

Príklad kódu:

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 (Kontrastné Dekódovanie)

Contrastive Decoding je novšia metóda, ktorá generuje niekoľko verzií textu a vyberie najlepšiu na základe kontrastu.

Výhody:

• Vysoká kvalita generovaného textu
• Možnosť kontroly rôznorodosti

Nevýhody:

• Vyžaduje viac výpočtov
• Zložitejšia implementácia

Príklad kódu:

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

Záver

Výber metódy generovania obsahu závisí od konkrétneho použitia. Greedy Search a Beam Search sú jednoduchšie, ale menej rôznorodé. Top-k a Top-p Sampling ponúkajú väčšiu rôznorodosť, ale môžu generovať menej súvislý text. Contrastive Decoding je najpokrokovanejšia, ale vyžaduje viac výpočtov.

V praxi sa často používajú kombinácie týchto metód, aby sa dosiahli najlepšie výsledky. Je tiež dôležité prispôsobiť parametre konkrétnemu modelu a úlohe.