Hướng Dẫn Toàn Diện Về Hệ Thống Hỏi-Đáp Trích Xuất với ViQuAD và DistilBERT

Chuẩn bị dữ liệu hỏi đáp là một bước cực kỳ quan trọng trong việc xây dựng hệ thống hỏi đáp hiệu quả. Dữ liệu là nguyên liệu cơ bản để huấn luyện và đánh giá mô hình, và việc lựa chọn các tập dữ liệu phù hợp đóng vai trò quyết định đến chất lượng của hệ thống cuối cùng. Trong bối cảnh sử dụng bộ dữ liệu tiêu chuẩn như SQuAD và ViQuAD, cần chú ý các yếu tố về độ chính xác, độ bao phủ ý nghĩa và tính đại diện của dữ liệu.

Bộ dữ liệu SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) là một trong những tập dữ liệu chuẩn cho các hệ thống hỏi đáp. Nó cung cấp một loạt các cặp hỏi đáp dựa trên các đoạn văn từ Wikipedia, do đó có tính đa dạng và phong phú về thông tin. Tuy nhiên, khi triển khai tại thị trường Việt Nam, sử dụng duy nhất SQuAD có thể không đủ để phản ánh được các đặc thù ngôn ngữ và văn hóa của người Việt.

Do đó, ViQuAD, một tập dữ liệu tương tự như SQuAD nhưng được thiết kế dành riêng cho tiếng Việt, đóng vai trò vô cùng quan trọng. ViQuAD cung cấp những câu hỏi và câu trả lời hoàn toàn bằng tiếng Việt, giúp mô hình được đào tạo có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của người Việt một cách hiệu quả hơn. Nắm bắt được ngữ cảnh và cách dùng từ của người Việt là điều mà một hệ thống hỏi đáp chuẩn cần đạt được, và ViQuAD là nguồn dữ liệu lý tưởng để phục vụ mục đích đó.

Việc chuẩn bị dữ liệu không chỉ đơn giản là chọn lựa giữa SQuAD và ViQuAD. Mô hình cuối cùng có thể được hưởng lợi từ một quá trình chuẩn bị dữ liệu kỹ càng hơn, bao gồm:

Chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng và chính xác giúp cải thiện chất lượng của quá trình huấn luyện mô hình, từ đó có ảnh hưởng tích cực đến độ chính xác và hiệu quả chung của hệ thống hỏi đáp. Khi dữ liệu đầu vào phong phú và rõ ràng, mô hình sẽ dễ dàng hơn trong việc học và khai thác, đồng thời cũng có khả năng thích ứng tốt hơn với các ngữ cảnh thực tế khác nhau mà người dùng có thể gặp phải.

Việc cân nhắc sử dụng các nguồn dữ liệu như SQuAD và ViQuAD đồng thời cũng đặt ra yêu cầu cao về khả năng xử lý những khía cạnh đa dạng của ngôn ngữ, cũng như yêu cầu sự tinh tế trong việc thiết lập mô hình để phân biệt và xử lý chính xác các thông tin đầu vào khác nhau.

Trong quá trình triển khai hệ thống hỏi-đáp sử dụng mô hình DistilBERT, một trong những bước rất quan trọng là tokenize văn bản. Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, thường là từ ngữ, để mô hình NLP có thể xử lý. Đối với một mô hình như DistilBERT, cách chia nhỏ dữ liệu này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và cấu trúc của văn bản, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn.

Công việc tokenize văn bản không chỉ dừng lại ở việc tách từ đơn giản mà còn cần giải quyết nhiều thách thức như xử lý từ ghép, xóa dấu câu không cần thiết, và chuẩn hóa định dạng từ. Sử dụng thư viện Hugging Face's Transformers, quá trình này được tối ưu hóa phù hợp với kiến trúc BERT, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác.

Một khía cạnh quan trọng khác trong quá trình này là kỹ thuật stride. Trong nhiều trường hợp, văn bản cần xử lý dài hơn ngưỡng mà mô hình có thể chấp nhận trực tiếp. Thay vì bỏ qua ngữ cảnh quan trọng hoặc phải cắt nhỏ dữ liệu một cách thủ công, stride cho phép chúng ta di chuyển cửa sổ tokenization với một bước nhỏ hơn chiều dài tối đa mà mô hình có thể chấp nhận.

Kỹ thuật này khá đơn giản nhưng vô cùng hữu ích trong việc duy trì ngữ cảnh và cải thiện độ chính xác của mô hình. Thay vì chia cắt dữ liệu hoàn toàn và mất đi yếu tố ngữ cảnh, stride giúp tái sử dụng thông tin từ các đoạn văn bản đã được tokenized trước đó. Ví dụ, nếu đoạn văn có 1,200 từ và modelo chỉ chấp nhận tối đa 512 từ, stride cho phép mở rộng "cửa sổ" để bao gồm phần nào của 512 từ tiếp theo mà vẫn giữ ngữ cảnh liên quan từ đoạn trước.

Kỹ thuật stride không chỉ tối ưu hóa cho DistilBERT mà còn tạo điều kiện làm việc dễ dàng hơn với dữ liệu từ SQuAD hay ViQuAD, nơi các đoạn văn bản thường dài và đòi hỏi phải có sự chính xác trong việc trích xuất câu trả lời.

Nhìn về tổng thể, quá trình tokenize và áp dụng stride không chỉ là một bước chuẩn bị mà là một phần thiết yếu giúp mô hình phát triển và đạt được hiệu suất cao hơn trong xử lý các câu hỏi phức tạp từ dữ liệu. Để đạt được điều này, việc hiểu rõ và triển khai đúng cách tokenization và stride dựa trên từng bộ dữ liệu cụ thể là cần thiết.

Đầu tiên, cần phải thiết lập một số tham số chính cho quá trình huấn luyện. Bao gồm học suất (learning rate), kích thước batch (batch size), và số epoch. Những tham số này ảnh hưởng lớn đến tốc độ hội tụ và khả năng tổng quát hóa của mô hình.

Học suất: Đây là yếu tố quyết định mức độ cập nhật trọng số của mô hình dựa trên đạo hàm của hàm mất mát. Học suất quá lớn có thể khiến mô hình dao động quanh điểm tối ưu mà không bao giờ hội tụ, trong khi học suất quá nhỏ sẽ dẫn đến quá trình học rất chậm. Thường thì bắt đầu với học suất nhỏ như 2e-5 đến 5e-5 là một lựa chọn an toàn khi làm việc với DistilBERT.

Kích thước batch: Mô hình DistilBERT có khả năng chạy trên kích thước batch nhỏ hơn so với BERT gốc nhờ số lượng tham số ít hơn. Việc lựa chọn kích thước batch phù hợp (ví dụ: 16 hoặc 32) sẽ giúp tận dụng tối đa sức mạnh tính toán của GPU và đảm bảo quá trình học ổn định.

Số epoch: Đây là số lần mô hình đi qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Số lượng epoch phù hợp tùy thuộc vào kích thước và độ phức tạp của dữ liệu. Tuy nhiên, để tránh tình trạng overfitting, thường chỉ nên chạy từ 3 đến 5 epoch.

Song song với việc cấu hình các tham số, kỹ thuật tối ưu hóa cũng đóng vai trò thiết yếu trong huấn luyện mô hình. Hai kỹ thuật thông dụng thường được áp dụng là AdamW optimizer và Learning Rate Scheduler.

AdamW optimizer: Kỹ thuật này là một phiên bản nâng cấp của Adam optimizer, khắc phục nhược điểm weight decay của Adam. Sử dụng AdamW giúp cải thiện tốc độ hội tụ và hiệu suất của mô hình trên các tập dữ liệu lớn như SQuAD và ViQuAD.

Learning Rate Scheduler: Áp dụng scheduler để điều chỉnh học suất trong quá trình huấn luyện có thể giúp mô hình thoát khỏi các vùng cực trị cục bộ và hội tụ nhanh hơn. Thông thường, các lịch trình learning rate linear hoặc cosine decay thường được áp dụng hiệu quả.

Trong việc phát triển một hệ thống hỏi-đáp trích xuất, đánh giá là một bước quan trọng giúp xác định hiệu quả của mô hình. Hai chỉ số được sử dụng phổ biến nhất trong việc đánh giá này là Exact Match (EM) và F1 Score. Việc hiểu rõ cách hoạt động của hai chỉ số này không chỉ giúp bạn đo lường được hiệu suất mô hình mà còn là cơ sở để cải thiện nó.

Exact Match (EM) là chỉ số đo lường mức độ chính xác mà mô hình trả lời chính xác câu hỏi một cách hoàn toàn. Để một đáp án được xem là chính xác theo tiêu chí này, nó phải trùng khớp 100% với đáp án kỳ vọng. EM có thể không phản ánh đầy đủ khả năng của mô hình vì trong nhiều trường hợp, đáp án của mô hình gần đúng nhưng chỉ khác vài từ thì đã bị đánh giá là sai.

F1 Score là một chỉ số tổng hợp giữa Precision (độ chính xác) và Recall (độ hồi đáp) nhằm đánh giá khả năng của mô hình trong việc vừa nhận diện chính xác các từ trong đáp án mong muốn, vừa không bỏ sót từ nào. F1 Score được tính dưới dạng trung bình điều hòa, giúp cân bằng giữa Precision và Recall, trong đó: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Precision đo lường tỷ lệ từ đúng trong đáp án mô hình trên tổng số từ trong đáp án do mô hình đưa ra, trong khi Recall đo lường tỷ lệ từ đúng trong đáp án mô hình trên tổng số từ trong đáp án chuẩn.

Để cải thiện hai chỉ số EM và F1, bạn có thể áp dụng các phương pháp sau:

• Tiền xử lý dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào đã được chuẩn hóa (ví dụ: lowercasing, tokenization) để giảm thiểu các khác biệt không cần thiết.
• Tăng cường dữ liệu huấn luyện: Sử dụng bộ dữ liệu lớn và đa dạng để mô hình có thể học được nhiều hơn các mẫu ngữ liệu khác nhau.
• Điều chỉnh siêu tham số: Tinh chỉnh các tham số huấn luyện (learning rate, batch size) để tối ưu hóa quy trình học của mô hình.
• Sử dụng kỹ thuật suy luận tiên phong: Áp dụng các phương pháp suy luận như context augmentation hoặc sự gia tăng của stride để tạo ra các đoạn văn bản đa dạng hơn trong quá trình dự đoán.

Cùng với đó, việc phân tích các lỗi thường thấy trong mô hình thông qua các chỉ số này sẽ giúp phát hiện các điểm yếu cần được cải thiện. Đôi khi, việc cải thiện EM có thể đơn giản chỉ là cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, trong khi việc nâng cao F1 Score có thể yêu cầu các chiến lược phức tạp hơn như cải tiến kiến trúc mô hình hoặc sử dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến hơn.