Giới Thiệu về Cache-Augmented Generation (CAG)
Trong việc phát triển các hệ thống ứng dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Model), việc áp dụng các kỹ thuật tiên tiến là vô cùng quan trọng để tối ưu hóa khả năng của mô hình. Một trong những kỹ thuật tiêu biểu là Tăng Cường Truy Xuất (Retrieval Augmented Generation - RAG). Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về CAG, một phương pháp được phát triển để giải quyết một số điểm yếu của RAG.
RAG - Tăng Cường Truy Xuất là gì?
RAG là một kỹ thuật làm tăng chất lượng câu trả lời từ các mô hình ngôn ngữ lớn, nhằm giảm thiểu hiện tượng ảo giác (hallucination). Kỹ thuật này hoạt động bằng cách tìm kiếm các thông tin văn bản liên quan từ một kho văn bản lớn và thêm chúng vào câu hỏi của người dùng.
Cách Thức Hoạt Động của RAG
- Đánh chỉ mục văn bản: Kho dữ liệu chứa tri thức liên quan sẽ được đánh chỉ mục để phục vụ cho việc tìm kiếm.
- Tìm kiếm thông tin: Hệ thống sẽ tìm kiếm các văn bản có liên quan đến câu hỏi và thêm chúng vào câu prompt để gửi đến LLM, từ đó cải thiện chất lượng câu trả lời.
Lợi Ích của RAG
- Thông tin cập nhật mà không cần đào tạo lại mô hình.
- Tăng độ chính xác cho các câu hỏi thuộc lĩnh vực chuyên sâu.
- Có khả năng chỉ ra nguồn gốc của câu trả lời.
- Giảm thiểu tình trạng ảo giác.
Điểm Yếu của RAG
- Tăng thời gian tính toán và chi phí lưu trữ.
- Phụ thuộc vào chất lượng của mô hình tìm kiếm.
- Khó khăn trong việc cài đặt và quản lý.
CAG - Cache-Augmented Generation Là Gì?
Để khắc phục những nhược điểm của RAG, Cache-Augmented Generation (CAG) đã ra đời. CAG muốn tạo ra một hệ thống hiệu quả hơn bằng cách tải trước toàn bộ văn bản vào bối cảnh mở rộng của mô hình và tính toán sẵn giá trị key-value cache.
Cách CAG Hoạt Động
CAG được xây dựng dựa trên kỹ thuật KV Cache, và trước khi giải thích về CAG, chúng ta hãy ôn lại về self-attention và KV cache.
Ôn Lại về Self-attention
Self-attention cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng trong chuỗi đầu vào khi phát sinh token tiếp theo. Kỹ thuật này rất quan trọng trong mô hình Transformers, là nền tảng cho các mô hình LLM hiện nay.
Kỹ Thuật KV Cache
KV cache lưu trữ giá trị của K và V cho toàn bộ token, giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian tính toán.
Kiến Trúc của CAG
CAG tận dụng khả năng của bối cảnh mở rộng của các mô hình LLM dài hạn để tích hợp tri thức mà không cần phải tìm kiếm. CAG thực hiện qua ba giai đoạn:
- Tiền Tải Tri Thức: Toàn bộ tập văn bản liên quan sẽ được xử lý và tính toán KV cache để lưu trữ.
- Suy Luận: KV cache đã tính toán sẵn sẽ được tải lên cùng với câu hỏi của người dùng, giúp giảm độ trễ và tăng độ chính xác.
- Cập Nhật Cache: Trong quá trình sử dụng, KV cache có thể được cập nhật nhưng cần reset sau một số phiên làm việc để tránh nhầm lẫn thông tin.
Lợi Ích và Hạn Chế của CAG
Lợi Ích:
- Giảm thời gian tính toán.
- Tăng cường độ chính xác mà không phụ thuộc vào tìm kiếm.
- Kiến trúc đơn giản và dễ dàng triển khai.
Hạn Chế:
- Bị giới hạn bởi độ dài bối cảnh của mô hình.
- Cần cập nhật thường xuyên KV cache.
- Độ dài prompt có thể bị giới hạn, chưa linh hoạt như RAG.
Kết Luận
CAG là một phương pháp triển vọng trong việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn. Mặc dù còn nhiều câu hỏi về việc triển khai thực tế, nhưng nó mở ra những hướng nghiên cứu mới mẻ để cải thiện khả năng của các mô hình AI trong tương lai.
Tài Liệu Tham Khảo
- Chan, Brian J., et al. "Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks." arXiv preprint arXiv:2412.15605 (2024).
- RAG vs CAG vs Fine-tuning: A Deep Dive into Faster, Smarter Knowledge Integration.
- Transformers Key-Value Caching Explained.
source: viblo
