AI Engineer Roadmap: Khám Phá Các Mô Hình Embeddings Mã Nguồn Mở – Sentence Transformers và Những Lựa Chọn Khác

Chào mừng bạn quay trở lại với series “AI Engineer Roadmap”! Trong hành trình trở thành một Kỹ sư AI, chúng ta đã cùng nhau khám phá rất nhiều khái niệm và công cụ quan trọng.

Chúng ta đã tìm hiểu lộ trình tổng thể, hiểu Kỹ sư AI là gì và vai trò của họ, phân biệt giữa Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, cũng như nắm vững sự khác biệt giữa AI và AGI. Chúng ta cũng đã thảo luận về tầm quan trọng của việc bắt đầu với các mô hình AI được huấn luyện trước và những hạn chế cần lưu ý.

Gần đây, chúng ta đã đi sâu vào một chủ đề cực kỳ quan trọng: Embeddings là gì và các trường hợp sử dụng hàng đầu của chúng, đặc biệt trong tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search). Chúng ta cũng đã tìm hiểu cách sử dụng OpenAI Embedding API.

Tuy nhiên, như chúng ta đã thảo luận về AI Mã Nguồn Mở so với Đóng, việc phụ thuộc hoàn toàn vào các API độc quyền có thể mang lại những thách thức nhất định về chi phí, quyền riêng tư dữ liệu và khả năng tùy chỉnh. Đây là lúc các giải pháp mã nguồn mở trở nên vô cùng hấp dẫn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá thế giới phong phú của các mô hình embeddings mã nguồn mở, tập trung vào một thư viện phổ biến là Sentence Transformers và xem xét những lựa chọn “và hơn thế nữa” mà bạn có thể khám phá. Đây là kiến thức thiết yếu cho bất kỳ Kỹ sư AI nào muốn xây dựng các ứng dụng linh hoạt, hiệu quả và có khả năng mở rộng.

Tại Sao Cần Khám Phá Embeddings Mã Nguồn Mở?

Việc sử dụng các API embeddings thương mại như của OpenAI rất tiện lợi, nhưng các lựa chọn mã nguồn mở mang lại nhiều lợi ích chiến lược:

  • Chi phí: Mô hình mã nguồn mở thường miễn phí sử dụng. Chi phí chính của bạn sẽ là chi phí tính toán (GPU) để chạy inference (suy luận), vốn có thể được tối ưu hóa và kiểm soát chặt chẽ hơn so với phí API tính theo token.
  • Quyền riêng tư Dữ liệu: Xử lý dữ liệu nhạy cảm cục bộ (on-premise) mà không cần gửi qua API của bên thứ ba là một lợi ích lớn về bảo mật và tuân thủ quy định (ví dụ: GDPR, HIPAA).
  • Khả năng Tùy chỉnh (Fine-tuning): Bạn có toàn quyền truy cập vào mô hình, cho phép bạn fine-tune nó trên dữ liệu riêng của mình để đạt được hiệu suất tốt nhất cho miền ứng dụng cụ thể. Mặc dù việc fine-tuning các mô hình embeddings có thể phức tạp hơn fine-tuning LLM cho tác vụ sinh văn bản, nhưng khả năng này vẫn rất giá trị.
  • Kiểm soát: Bạn kiểm soát hoàn toàn phiên bản mô hình bạn sử dụng và môi trường chạy inference. Điều này giúp đảm bảo tính nhất quán và khả năng tái lặp.
  • Tránh Khóa Nhà cung cấp (Vendor Lock-in): Bạn không bị ràng buộc bởi một nhà cung cấp duy nhất và có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình mã nguồn mở khác nhau hoặc kết hợp chúng tùy theo nhu cầu.

Đối với một Kỹ sư AI, việc hiểu và sử dụng các công cụ mã nguồn mở là kỹ năng nền tảng. Nó giúp bạn linh hoạt hơn, hiểu sâu hơn về cách mô hình hoạt động và tiết kiệm chi phí cho dự án.

Giới Thiệu Sentence Transformers

Sentence Transformers là một thư viện Python được xây dựng dựa trên PyTorch và thư viện Hugging Face Transformers. Mục đích chính của nó là đơn giản hóa việc tính toán sentence embeddings (vector biểu diễn cho toàn bộ câu hoặc đoạn văn). Thay vì chỉ lấy vector từ token cuối cùng của một mô hình (như cách đôi khi được thực hiện với các mô hình chỉ dựa trên token), Sentence Transformers sử dụng các kỹ thuật tổng hợp (pooling) trên đầu ra của các mô hình transformer để tạo ra một vector cố định duy nhất cho toàn bộ đơn vị văn bản (câu, đoạn).

Ưu điểm của Sentence Transformers:

  • Dễ sử dụng: API rất đơn giản, cho phép bạn tải mô hình và mã hóa văn bản chỉ với vài dòng code.
  • Hiệu quả: Được tối ưu hóa để tính toán embedding cho số lượng lớn cặp câu hoặc đoạn văn một cách nhanh chóng.
  • Kho mô hình phong phú: Cung cấp quyền truy cập vào rất nhiều mô hình đã được huấn luyện trước cho nhiều ngôn ngữ và mục đích khác nhau.
  • Hiệu suất cao: Các mô hình được cung cấp thường đạt hiệu suất cạnh tranh trên nhiều benchmark khác nhau.

Cách Hoạt Động (Tổng quan)

Về cơ bản, Sentence Transformers hoạt động như sau:

  1. Nó sử dụng một mô hình transformer cơ bản (thường là BERT, RoBERTa, MPNet, MiniLM, v.v. – các mô hình mà chúng ta đã thảo luận khi nói về mô hình được huấn luyện trước).
  2. Văn bản đầu vào được đưa qua mô hình transformer này để lấy ra vector biểu diễn cho từng token.
  3. Thay vì chỉ lấy vector của token đặc biệt [CLS] hoặc [SEP], Sentence Transformers áp dụng một lớp pooling (tổng hợp), thường là Mean Pooling (tính trung bình cộng các vector token), để tạo ra một vector embedding duy nhất có kích thước cố định cho toàn bộ câu hoặc đoạn.
  4. Vector embedding này có thể được sử dụng cho các tác vụ so sánh ngữ nghĩa (sử dụng cosine similarity chẳng hạn), phân cụm, phân loại, v.v.

Bắt Đầu Với Sentence Transformers

Bắt đầu với Sentence Transformers khá đơn giản. Đầu tiên, bạn cần cài đặt thư viện:

pip install sentence-transformers

Sau đó, bạn có thể tải và sử dụng một mô hình để mã hóa văn bản:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Tải một mô hình. all-MiniLM-L6-v2 là một lựa chọn tốt cho khởi đầu: nhẹ, nhanh, hiệu suất ổn.
# Bạn có thể tìm các mô hình khác trên Hugging Face Hub hoặc trang chủ Sentence-Transformers.
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Chuẩn bị danh sách các câu hoặc đoạn văn cần mã hóa
sentences = [
    "Chào mừng bạn đến với thế giới của AI Embeddings!",
    "Sentence Transformers giúp chuyển đổi văn bản thành vector số.",
    "Tìm kiếm ngữ nghĩa là một ứng dụng phổ biến của embeddings.",
    "Thế giới của AI đang thay đổi nhanh chóng."
]

# Mã hóa các câu/đoạn văn này thành embeddings
# Phương thức encode() sẽ trả về một tensor numpy hoặc pytorch chứa các embeddings
sentence_embeddings = model.encode(sentences)

# In kết quả
print("Số lượng câu:", len(sentences))
print("Kích thước của ma trận embeddings:", sentence_embeddings.shape) # (số lượng câu, kích thước embedding)

# Ví dụ: in embedding của câu đầu tiên
print("Embedding của câu đầu tiên:", sentence_embeddings[0][:10]) # In 10 chiều đầu tiên

Trong ví dụ trên, all-MiniLM-L6-v2 là tên của mô hình. Khi bạn gọi `SentenceTransformer(‘tên_mô_hình’)`, thư viện sẽ tự động tải mô hình đó từ Hugging Face Model Hub nếu chưa có trong bộ nhớ cache cục bộ của bạn.

Các Mô Hình Embeddings Mã Nguồn Mở Phổ Biến (Thông qua Sentence Transformers và Khác)

Thư viện Sentence Transformers là cửa ngõ để bạn truy cập rất nhiều mô hình embedding mã nguồn mở. Dưới đây là một số cái tên phổ biến và đáng chú ý:

  • all-MiniLM-L6-v2: Một trong những mô hình mặc định và được sử dụng rộng rãi nhất. Nó nhỏ gọn, nhanh và cung cấp hiệu suất cân bằng tốt trên nhiều tác vụ tiếng Anh. Kích thước embedding là 384 chiều.
  • paraphrase-mpnet-base-v2: Thường cung cấp hiệu suất tốt hơn all-MiniLM-L6-v2, nhưng lớn hơn một chút. Kích thước embedding 768 chiều. Được huấn luyện đặc biệt để nhận diện các câu có cùng ngữ nghĩa (paraphrases).
  • multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1: Được tối ưu hóa cho các tác vụ Hỏi-Đáp (Question-Answering) và tìm kiếm ngữ nghĩa.
  • multi-qa-mpnet-base-dot-v1: Phiên bản lớn hơn của mô hình trên, thường cho hiệu suất tốt hơn trên tác vụ QA.
  • Các mô hình Đa ngôn ngữ: Sentence Transformers cũng cung cấp các mô hình hỗ trợ nhiều ngôn ngữ cùng lúc, ví dụ: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 hoặc paraphrase-xlm-r-multilingual-olivettext-base-v2. Các mô hình này cho phép bạn mã hóa văn bản từ các ngôn ngữ khác nhau vào cùng một không gian vector, giúp thực hiện các tác vụ xuyên ngôn ngữ.
  • Các mô hình chuyên biệt: Cộng đồng mã nguồn mở và Hugging Face Hub (Tìm và sử dụng mô hình trên Hugging Face) có rất nhiều mô hình được fine-tune cho các miền cụ thể (ví dụ: y tế, tài chính) hoặc ngôn ngữ cụ thể (ví dụ: tiếng Việt).
  • Các mô hình hiệu suất cao: Để tìm các mô hình embedding có hiệu suất tốt nhất hiện tại, bạn nên tham khảo Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Leaderboard. Leaderboard này đánh giá hàng trăm mô hình trên rất nhiều tác vụ và bộ dữ liệu khác nhau, giúp bạn có cái nhìn khách quan về hiệu suất thực tế.

Bên cạnh Sentence Transformers, bạn cũng có thể sử dụng trực tiếp thư viện Hugging Face transformers để tải các mô hình ngôn ngữ và tự triển khai lớp pooling để tạo embeddings. Tuy nhiên, Sentence Transformers cung cấp các mô hình đã được huấn luyện và tối ưu hóa specifically for semantic similarity search và clustering, cùng với API thuận tiện hơn cho mục đích này.

Lựa Chọn Mô Hình Mã Nguồn Mở Phù Hợp

Việc lựa chọn mô hình embedding mã nguồn mở phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố của dự án của bạn:

  • Ngôn ngữ: Bạn cần một mô hình hỗ trợ ngôn ngữ bạn đang làm việc (tiếng Anh, tiếng Việt, đa ngôn ngữ?).
  • Hiệu suất (Accuracy): Mô hình cần có hiệu suất đủ tốt cho tác vụ cụ thể của bạn (tìm kiếm, phân loại, phân cụm?). Tham khảo MTEB Leaderboard là một cách tốt để so sánh.
  • Tốc độ Inference: Mô hình có đủ nhanh để xử lý khối lượng dữ liệu của bạn trong thời gian yêu cầu không? Các mô hình nhỏ hơn thường nhanh hơn.
  • Kích thước Mô hình: Kích thước mô hình (số lượng tham số, dung lượng bộ nhớ VRAM cần thiết) là yếu tố quan trọng nếu bạn có tài nguyên phần cứng hạn chế.
  • Kích thước Embedding: Kích thước vector embedding (ví dụ: 384, 768, 1024 chiều) ảnh hưởng đến dung lượng lưu trữ (nếu bạn lưu trữ hàng triệu embeddings) và tốc độ tính toán khoảng cách/độ tương đồng. Kích thước lớn hơn không nhất thiết đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn, nhưng thường cung cấp nhiều thông tin hơn.
  • Giấy phép (License): Đảm bảo giấy phép của mô hình phù hợp với việc sử dụng thương mại hoặc mục đích khác của bạn. Hầu hết các mô hình trên Hugging Face Hub đều có giấy phép rõ ràng.

Dưới đây là bảng so sánh đơn giản một vài mô hình phổ biến:

<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Tên Mô Hình</th>
            <th>Kích Thước (Tham số)</th>
            <th>Kích Thước Embedding</th>
            <th>Tốc Độ Inference</th>
            <th>Ghi Chú Hiệu Năng</th>
            <th>Ngữ Cảnh Sử Dụng Điển Hình</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td>all-MiniLM-L6-v2</td>
            <td>~22M</td>
            <td>384</td>
            <td>Rất nhanh</td>
            <td>Hiệu suất cân bằng tốt, điểm MTEB khá</td>
            <td>Ứng dụng cần tốc độ, tài nguyên hạn chế, tìm kiếm/phân loại chung</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>paraphrase-mpnet-base-v2</td>
            <td>~110M</td>
            <td>768</td>
            <td>Nhanh</td>
            <td>Thường tốt hơn MiniLM trên nhiều tác vụ</td>
            <td>Cần hiệu suất cao hơn, sẵn sàng chấp nhận mô hình lớn hơn</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>multi-qa-mpnet-base-dot-v1</td>
            <td>~110M</td>
            <td>768</td>
            <td>Nhanh</td>
            <td>Tối ưu cho QA và tìm kiếm</td>
            <td>Hệ thống hỏi đáp, tìm kiếm ngữ nghĩa chính xác</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2</td>
            <td>~110M</td>
            <td>384</td>
            <td>Tương đối nhanh</td>
            <td>Hỗ trợ >100 ngôn ngữ, hiệu suất tốt trên các tác vụ đa ngôn ngữ</td>
            <td>Ứng dụng cần xử lý văn bản nhiều ngôn ngữ</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

Lưu ý: Bảng này chỉ mang tính minh họa và so sánh tương đối. “Tốc độ Inference” và “Ghi chú Hiệu năng” có thể thay đổi tùy thuộc vào phần cứng, cấu hình và dữ liệu cụ thể. Luôn kiểm tra các benchmark mới nhất và thử nghiệm trên dữ liệu của riêng bạn.

Các Ứng Dụng Thực Tiễn

Các mô hình embeddings mã nguồn mở có thể được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, đặc biệt là những ứng dụng dựa trên việc hiểu ngữ nghĩa văn bản:

  • Tìm kiếm Ngữ nghĩa (Semantic Search): Thay vì chỉ tìm kiếm theo từ khóa khớp chính xác, bạn có thể mã hóa truy vấn và tài liệu thành embeddings và tìm kiếm các tài liệu có embedding gần nhất với truy vấn. Điều này giúp tìm kiếm hiệu quả hơn ngay cả khi từ ngữ không khớp hoàn toàn nhưng có cùng ý nghĩa. (Như chúng ta đã thảo luận trong bài Ứng dụng của Embeddings).
  • Phân cụm Văn bản (Text Clustering): Gom nhóm các tài liệu có nội dung tương tự dựa trên độ gần của embeddings của chúng.
  • Phân loại Văn bản (Text Classification): Sử dụng embeddings làm đặc trưng đầu vào cho các mô hình phân loại truyền thống hoặc mạng nơ-ron đơn giản hơn.
  • Đề xuất (Recommendation Systems): Tìm các mục (sản phẩm, bài viết) có embeddings tương tự với mục mà người dùng đã xem hoặc thích.
  • Phát hiện Câu hỏi trùng lặp (Duplicate Question Detection): Xác định xem hai câu hỏi có cùng ý nghĩa hay không bằng cách so sánh embeddings của chúng.

Thách Thức và Cân Nhắc

Mặc dù embeddings mã nguồn mở rất mạnh mẽ, bạn cũng cần lưu ý một số điểm:

  • Tài nguyên Phần cứng: Chạy inference cục bộ, đặc biệt với số lượng lớn dữ liệu hoặc mô hình lớn, đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt là GPU.
  • Đánh giá và Lựa chọn: Có quá nhiều mô hình để lựa chọn. Việc tìm ra mô hình tốt nhất cho tác vụ và dữ liệu cụ thể của bạn cần thời gian thử nghiệm và đánh giá cẩn thận (sử dụng các metric phù hợp và bộ dữ liệu test của riêng bạn).
  • Cập nhật Mô hình: Lĩnh vực này phát triển nhanh chóng. Các mô hình mới, tốt hơn liên tục xuất hiện. Việc theo kịp và quyết định khi nào nên cập nhật mô hình có thể là một thách thức.
  • Xử lý Dữ liệu Lớn: Khi làm việc với hàng triệu hoặc tỷ embeddings, bạn cần các giải pháp cơ sở dữ liệu vector (vector database) chuyên dụng (ví dụ: Milvus, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector) để lưu trữ và thực hiện tìm kiếm láng giềng gần nhất (nearest neighbor search) hiệu quả.

Kết Luận

Khám phá và sử dụng các mô hình embeddings mã nguồn mở, đặc biệt là thông qua thư viện Sentence Transformers, là một bước tiến quan trọng trên lộ trình của một Kỹ sư AI.

Bạn không chỉ tiết kiệm chi phí và tăng cường quyền riêng tư, mà còn có được sự linh hoạt và kiểm soát cần thiết để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ, tùy chỉnh theo nhu cầu. Sentence Transformers cung cấp một nền tảng tuyệt vời để bắt đầu, cho phép bạn dễ dàng truy cập và thử nghiệm hàng loạt các mô hình embedding hiệu quả từ cộng đồng mã nguồn mở rộng lớn của Hugging Face và các dự án khác.

Hãy dành thời gian thử nghiệm với các mô hình khác nhau, sử dụng MTEB Leaderboard làm tài liệu tham khảo và đánh giá hiệu suất trên dữ liệu của riêng bạn. Nắm vững embeddings mã nguồn mở sẽ mở ra cánh cửa cho vô số ứng dụng tiềm năng và củng cố vị thế của bạn trong vai trò Kỹ sư AI.

Hẹn gặp lại các bạn trong những bài viết tiếp theo của series!

Recent News Articles

Fresh job related news content posted each day.

Mục lục

→ Chỉ mục