Порівняння різних методів генерації контенту в моделях LLM

У сучасний час моделі мови великого масштабу (LLM) стали невід'ємним елементом багатьох застосунків, від чат-ботів до систем генерації контенту. Одним з ключових аспектів цих моделей є їх здатність до генерації тексту. У цій статті ми розглянемо різні методи генерації контенту в моделях LLM, порівнюючи їх переваги, недоліки та застосування.

1. Greedy Search (Жадібне пошук)

Greedy Search - одна з найпростіших методів генерації тексту. Вона полягає у виборі кожного наступного символу (токена) з максимальною ймовірністю, незалежно від контексту.

Переваги:

• Проста реалізація
• Швидка генерація

Недоліки:

• Можуть виникати повторення
• Відсутність урахування контексту

Приклад коду:

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 (Пошук променем)

Beam Search - покращена версія Greedy Search, яка враховує кілька найкращих варіантів на кожному кроці.

Переваги:

• Краща якість генераованого тексту
• Можливість контролю ширини променя (beam width)

Недоліки:

• Вимагає більше обчислень
• Може бути менш різноманітним

Приклад коду:

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 (Вибірка Top-k)

Top-k Sampling - метод, який випадково вибирає токен з топ-k найімовірніших варіантів.

Переваги:

• Більша різноманітність генераованого тексту
• Можливість контролю k

Недоліки:

• Може генерувати менш спійний текст

Приклад коду:

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 (Вибірка Top-p)

Top-p Sampling, також відомий як Nucleus Sampling, - метод, який випадково вибирає токен з набору токенів, чия сукупна ймовірність становить принаймні p.

Переваги:

• Більший контроль над різноманітністю
• Можливість налаштування p

Недоліки:

• Може бути важко для розуміння

Приклад коду:

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 (Контрастне декодування)

Contrastive Decoding - нова метода, яка генерує кілька версій тексту і вибирає найкращу на основі контрасту.

Переваги:

• Висока якість генераованого тексту
• Можливість контролю різноманітності

Недоліки:

• Вимагає більше обчислень
• Складна реалізація

Приклад коду:

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

Підсумок

Вибір методу генерації контенту залежить від конкретного застосування. Greedy Search і Beam Search простіші, але менш різноманітні. Top-k і Top-p Sampling пропонують більшу різноманітність, але можуть генерувати менш спійний текст. Contrastive Decoding найбільш задований, але вимагає більше обчислень.

На практиці часто використовують комбінації цих методів, щоб досягти найкращих результатів. Важливо також налаштувати параметри для конкретної моделі та завдання.