Công nghệ lấy mẫu Top-k – Cách ChatGPT tối ưu hóa việc tạo ra nội dung có tính sáng tạo và đa dạng

Ngày nay, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã phát triển vượt bậc, cho phép các mô hình AI như ChatGPT có thể tạo ra các văn bản phức tạp, có tính ngữ nghĩa cao và giống với văn bản do con người viết. Tuy nhiên, một thách thức lớn mà các nhà nghiên cứu NLP phải giải quyết là làm thế nào để cân bằng giữa việc duy trì sự nhất quán, logic của văn bản với khả năng tạo ra các đầu ra đa dạng, sáng tạo. Kỹ thuật lấy mẫu Top-k chính là một phương pháp được áp dụng rộng rãi để giải quyết vấn đề này.

Lấy mẫu ngôn ngữ – nền tảng cho việc tạo văn bản tự động

Trước hết, để hiểu rõ vai trò của Top-k, chúng ta cần tìm hiểu quy trình lấy mẫu trong các mô hình ngôn ngữ. Theo đó, mô hình sẽ dự đoán xác suất của từng từ trong từ điển dựa trên bối cảnh. Sau đó, mô hình sẽ chọn ngẫu nhiên một từ dựa trên xác suất đã dự đoán để tạo thành chuỗi văn bản. Quá trình này được lặp lại cho đến khi hoàn thành toàn bộ văn bản.

Như vậy, lấy mẫu là bước quan trọng giúp mô hình ngôn ngữ đa dạng hóa đầu ra, thay vì chỉ chọn từ có xác suất cao nhất một cách máy móc. Tuy nhiên, nếu thuật toán lấy mẫu quá ngẫu nhiên thì văn bản sinh ra sẽ thiếu sự liên kết, khó hiểu. Do đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển các kỹ thuật lấy mẫu tiên tiến hơn để vừa đảm bảo tính đa dạng, sáng tạo nhưng vẫn duy trì được sự nhất quán của văn bản.

Hạn chế của phương pháp lấy mẫu tham lam truyền thống

Trước khi xuất hiện Top-k, hầu hết các mô hình ngôn ngữ sử dụng phương pháp lấy mẫu tham lam (greedy sampling). Theo đó, tại mỗi bước, mô hình sẽ chọn từ có xác suất cao nhất để tiếp tục tạo văn bản. Điều này dẫn đến việc mô hình chỉ lặp lại các cụm từ phổ biến, dẫn đến văn bản đơn điệu, thiếu sức sáng tạo.

Hơn nữa, lấy mẫu tham lam có xu hướng chọn các từ an toàn, phổ biến thay vì các từ hiếm gặp hơn dù chúng vẫn hợp ngữ cảnh. Điều này hạn chế khả năng bao quát của mô hình, khiến chúng gặp khó khăn trong việc xử lý các chủ đề hay ngữ cảnh mới. Vấn đề này đặc biệt rõ ràng ở các mô hình lớn được huấn luyện trên dữ liệu văn bản rộng lớn như ChatGPT.

Giới thiệu về kỹ thuật lấy mẫu Top-k

Để khắc phục những hạn chế trên, các nhà nghiên cứu đã đề xuất lấy mẫu Top-k. Thay vì chỉ chọn một từ có xác suất cao nhất, Top-k sẽ lấy mẫu ngẫu nhiên từ số lượng k từ có xác suất cao nhất.

Khi k = 1, Top-k tương đương với lấy mẫu tham lam. Khi tăng k lên, mô hình có nhiều sự lựa chọn hơn để đa dạng hóa văn bản. Tuy nhiên, vì chỉ lấy mẫu từ top k xác suất cao nhất nên văn bản vẫn giữ được sự liên kết, không quá ngẫu nhiên. Như vậy, thông qua điều chỉnh giá trị k, người dùng có thể kiểm soát mức độ sáng tạo của văn bản.

Ví dụ minh họa cơ chế hoạt động của Top-k

Giả sử mô hình dự đoán xác suất của một số từ tiếp theo như sau, sắp xếp giảm dần:

• at: 0.4
• on: 0.3
• to: 0.15
• for: 0.1
• by: 0.05

Nếu dùng lấy mẫu tham lam (k=1), mô hình sẽ luôn chọn từ “at”.

Với Top-2, mô hình sẽ ngẫu nhiên lấy mẫu từ 2 từ có xác suất cao nhất “at” và “on”. Như vậy, có 60% khả năng là “at” và 40% là “on” được chọn.

Với Top-3 thì cả “at”, “on”, “to” đều có khả năng được lấy mẫu. Tỉ lệ tương ứng là 40%, 30%, 30%.

Như vậy, khi tăng k, xác suất các từ ít phổ biến hơn được lựa chọn cũng tăng lên. Đây chính là cơ chế giúp Top-k tạo ra văn bản đa dạng và sáng tạo hơn so với lấy mẫu tham lam.

Cách xác định giá trị k phù hợp

Giá trị k phù hợp phụ thuộc vào mục đích sử dụng của mô hình.

• Đối với các tác vụ đòi hỏi văn bản chặt chẽ, nhất quán như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi thì nên dùng k thấp (1-3).
• Đối với các tác vụ sáng tạo như viết văn học, làm thơ thì có thể chọn k cao hơn (10-100) để khuyến khích đa dạng.

Ngoài ra, khi huấn luyện mô hình, các nhà nghiên cứu cũng sẽ thử nghiệm nhiều giá trị k khác nhau để tối ưu hóa chất lượng văn bản cho từng mục đích cụ thể.

Ưu điểm của việc sử dụng Top-k

So với lấy mẫu tham lam, Top-k mang lại một số lợi ích sau:

Tăng tính đa dạng, sáng tạo cho văn bản: Bằng cách mở rộng không gian lấy mẫu, Top-k giúp mô hình có nhiều sự lựa chọn từ vựng hơn. Điều này cho phép sinh ra các câu văn phong phú, ít lặp lại hơn.

Cải thiện khả năng bao quát: Top-k giúp mô hình có khả năng sử dụng cả các từ hiếm gặp trong văn bản. Điều này mở rộng vốn từ vựng và khả năng diễn đạt của mô hình.

Dễ dàng điều chỉnh mức độ sáng tạo: Thông qua thay đổi giá trị k, người dùng có thể linh hoạt điều chỉnh mức độ sáng tạo phù hợp với nhu cầu.

Văn bản vẫn giữ được sự liên kết: Do chỉ lấy mẫu từ top k xác suất cao, nên đầu ra vẫn đảm bảo tính logic, mạch lạc dù đa dạng hơn.

Một số hạn chế tiềm ẩn của Top-k

Bên cạnh những ưu điểm, Top-k cũng có một số nhược điểm cần lưu ý:

Tăng độ phức tạp tính toán: Lấy mẫu từ nhiều từ hơn làm tăng chi phí tính toán cho mô hình. Điều này có thể làm chậm tốc độ phản hồi.

Khả năng mất đi sự nhất quán khi k quá lớn: Nếu chọn k quá cao, văn bản sinh ra có thể thiếu sự liên kết, khó hiểu.

Cần nhiều dữ liệu huấn luyện hơn để điều chỉnh k: Để xác định k tối ưu cho từng tác vụ là thách thức và đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện.

Kết luận

Có thể thấy rằng kỹ thuật lấy mẫu Top-k đã mở ra hướng đi mới trong việc cải thiện khả năng tạo văn bản sáng tạo cho các mô hình AI hiện đại. Với Top-k, các mô hình có thể vừa duy trì được sự nhất quán, liên kết của văn bản vừa khai phá được những khả năng diễn đạt phong phú và đa dạng hơn.

Điều này mở ra nhiều cơ hội đột phá trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ như dịch thuật, tóm tắt văn bản, viết văn học sáng tạo và nhiều mảng khác. Tuy vẫn còn một số thách thức nhưng Top-k hứa hẹn sẽ tiếp tục được hoàn thiện để nâng cao hơn nữa khả năng ngôn ngữ của các hệ thống AI trong tương lai.

EHOMEAI.VN CUNG CÂP TÀI KHOẢN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

👉 MUA TÀI KHOẢN CHAT GPT  👉https://ehomeai.vn/2023/09/11/mua-tai-khoan-chat-gpt/

👉 MUA TÀI KHOẢN CLAUDE AI 👉https://ehomeai.vn/2023/09/30/mua-tai-khoan-claude-ai/

💥Sau khi chuyển khoản Bạn đăng nhập vào: 

👉 Nhóm Hỗ trợ Kích hoạt tài khoản sau khi ĐÃ THANH TOÁN 👉 https://zalo.me/g/vttemw127
👉 Nhóm ứng dụng OPEN AI & ChatGPT trong Công việc & Kinh doanh 👉 https://zalo.me/g/tmbsma080
👉 Nhóm ứng dụng OPEN AI & ChatGPT trong Giáo dục 👉https://zalo.me/g/izsmdw110