Porovnání různých metod generování obsahu v modelech LLM

V současné době se modely velkého jazykového modelu (LLM) staly neoddělitelnou součástí mnoha aplikací, od chatbotů po systémy generování obsahu. Jedním z klíčových aspektů těchto modelů je jejich schopnost generovat text. V tomto článku diskutujeme různé metody generování obsahu v modelech LLM, porovnávají jejich výhody, nevýhody a aplikace.

1. Greedy Search (Žíznivé Vyhledávání)

Greedy Search je jedna z nejjednodušších metod generování textu. Spočívá v výběru každého dalšího znaku (tokenu) s maximální pravděpodobností, bez ohledu na kontext.

Výhody:

• Jednoduchá implementace
• Rychlé generování

Nevýhody:

• Může vést k opakování
• Chybí zohlednění kontextu

Příklad 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 (Vyhledávání Svazků)

Beam Search je vylepšenou verzí Greedy Search, která zohledňuje několik nejlepších možností na každém kroku.

Výhody:

• Lepší kvalita generovaného textu
• Možnost ovládání šířky svazku (beam width)

Nevýhody:

• Vyžaduje více výpočtů
• Může být méně různorodý

Příklad 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 (Výběr Top-k)

Top-k Sampling je metoda, která náhodně vybírá token z top-k nejpravděpodobnějších možností.

Výhody:

• Větší různorodost generovaného textu
• Možnost ovládání k

Nevýhody:

• Může generovat méně souvislý text

Příklad 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 (Výběr Top-p)

Top-p Sampling, také známý jako Nucleus Sampling, je metoda, která náhodně vybírá token ze souboru tokenů, jejichž celková pravděpodobnost je alespoň p.

Výhody:

• Větší kontrola nad různorodostí
• Možnost přizpůsobení p

Nevýhody:

• Může být obtížné pochopit

Příklad 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 (Kontrastní Dekódování)

Contrastive Decoding je novější metoda, která generuje několik verzí textu a vybírá nejlepší na základě kontrastu.

Výhody:

• Vysoká kvalita generovaného textu
• Možnost ovládání různorodosti

Nevýhody:

• Vyžaduje více výpočtů
• Složitá implementace

Příklad 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

Shrnutí

Výběr metody generování obsahu závisí na konkrétní aplikaci. Greedy Search a Beam Search jsou jednodušší, ale méně různorodé. Top-k a Top-p Sampling nabízejí větší různorodost, ale mohou generovat méně souvislý text. Contrastive Decoding je nejpokrokovější, ale vyžaduje více výpočtů.

V praxi se často používají kombinace těchto metod, aby se dosáhlo nejlepších výsledků. Je také důležité přizpůsobit parametry konkrétnímu modelu a úloze.