Trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đầu vào và đầu ra dựa trên văn bản mã hóa token (tokenization) là các khái niệm cốt lõi liên quan đến cách mô hình xử lý và tạo ra văn bản. Dưới đây là giới thiệu ngắn gọn và dễ hiểu:
1. Mã hóa token (Tokenization):
- Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, gọi là token. Các token có thể là từ, cụm từ, ký tự, hoặc thậm chí các phần của từ (subword), tùy thuộc vào thuật toán mã hóa được sử dụng (ví dụ: WordPiece, Byte-Pair Encoding – BPE, hoặc SentencePiece).
- Mục đích: Chuyển đổi văn bản thô (raw text) thành dạng số mà mô hình có thể hiểu và xử lý. Mỗi token được ánh xạ tới một ID số duy nhất trong từ vựng (vocabulary) của mô hình.
- Ví dụ: Với câu “Tôi yêu công nghệ”, sau khi mã hóa, các token có thể là: [“Tôi”, “yêu”, “công”, “nghệ”] hoặc thậm chí chia nhỏ hơn như [“Tô”, “##i”, “yêu”, “công”, “##nghệ”] (tùy vào mô hình).
2. Đầu vào (Input):
- Đầu vào của LLM là một chuỗi token đã được mã hóa từ văn bản người dùng cung cấp (prompt). Các token này được chuyển thành các vector số thông qua một lớp nhúng (embedding layer) để mô hình có thể xử lý.
- Quá trình:
- Văn bản thô → Mã hóa thành token → Ánh xạ thành ID token → Chuyển thành vector nhúng.
- Các token đầu vào thường bao gồm:
- Prompt: Câu hỏi, yêu cầu, hoặc văn bản ban đầu của người dùng.
- Token đặc biệt: Một số mô hình thêm các token đặc biệt như [CLS] (bắt đầu chuỗi), [SEP] (phân tách), hoặc [PAD] (đệm cho chuỗi có độ dài đồng nhất).
- Ví dụ: Với prompt “Dự đoán thời tiết”, các token đầu vào có thể là [CLS] Dự đoán thời tiết [SEP].
3. Đầu ra (Output):
- Đầu ra của LLM là một chuỗi token được tạo ra bởi mô hình, sau đó được giải mã (decode) để trở thành văn bản mà con người có thể đọc.
- Quá trình:
- Mô hình dự đoán xác suất cho token tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của các token đầu vào.
- Một token được chọn (thường là token có xác suất cao nhất hoặc thông qua các kỹ thuật như sampling).
- Chuỗi token đầu ra được giải mã ngược lại thành văn bản.
- Ví dụ: Với đầu vào “Dự đoán thời tiết”, mô hình có thể tạo ra các token như [“Hôm”, “nay”, “nắng”, “ráo”] → Giải mã thành “Hôm nay nắng ráo”.
4. Một số điểm quan trọng:
- Kích thước từ vựng (Vocabulary Size): Số lượng token tối đa mà mô hình có thể xử lý (thường từ vài nghìn đến hàng trăm nghìn token).
- Giới hạn độ dài (Context Length): Mỗi LLM có giới hạn số lượng token tối đa cho đầu vào và đầu ra (ví dụ: 512, 2048, hoặc 128k token).
- Mã hóa subword: Nhiều LLM hiện đại (như BERT, GPT) sử dụng mã hóa subword (BPE hoặc WordPiece) để xử lý các từ hiếm hoặc ngôn ngữ đa dạng, giúp giảm kích thước từ vựng và tăng tính linh hoạt.
- Ứng dụng thực tế: Tokenization ảnh hưởng đến hiệu suất, tốc độ, và khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình. Ví dụ, một câu dài có thể bị cắt bớt nếu vượt quá giới hạn token.
Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về một khía cạnh cụ thể (ví dụ: cách hoạt động của BPE, xử lý đa ngôn ngữ, hoặc tối ưu hóa tokenization), hãy cho tôi biết!