Các lỗi thường gặp gây hiệu suất kém cho mô hình dịch máy, cách khắc phục

Số người xem bài viết (Post Views): 23

Bạn đang nỗ lực xây dựng một mô hình dịch máy đỉnh cao, đúng không? Nhưng bạn lại gặp phải vấn đề: mô hình học rất tốt trên dữ liệu huấn luyện và kiểm tra, nhưng lại “lú” khi gặp dữ liệu mới. Cảm giác như bạn đã nỗ lực hết mình, nhưng kết quả lại không như mong đợi, đúng không? Đừng lo lắng, Click Digital sẽ giúp bạn tìm ra nguyên nhân và khắc phục lỗi.

Table of Contents

1. Vấn đề về dữ liệu: “Thức ăn” của mô hình phải đủ dinh dưỡng

Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ học tiếng Anh. Bạn cho nó học rất nhiều câu đơn giản, nó học rất tốt và có thể nói trôi chảy những câu đó. Nhưng khi bạn cho nó đọc một bài báo tiếng Anh phức tạp, nó sẽ bối rối và không hiểu gì. Tương tự, nếu dữ liệu huấn luyện của mô hình dịch máy chỉ bao gồm những câu đơn giản, nó sẽ khó có thể dịch những câu phức tạp hơn trong dữ liệu thực tế.

Ví dụ: Giả sử bạn có 17.100 câu tiếng Việt cần dịch sang tiếng Anh. Bạn chia dữ liệu thành 3 phần:

Dạy: 12.000 câu (80%) được dùng để huấn luyện mô hình.
Kiểm tra: 3.000 câu (20%) được dùng để đánh giá xem mô hình học tốt đến đâu, tránh tình trạng “học quá tốt” trên dữ liệu huấn luyện.
Thử thách: 2.100 câu (10%) được dùng để kiểm tra khả năng khái quát hóa của mô hình, xem nó có thể xử lý các dữ liệu mới mà chưa từng gặp trước đó hay không.

Trong trường hợp này, nếu bạn chọn 2.100 câu cuối cùng làm dữ liệu “thử thách”, có thể chúng sẽ có cấu trúc khác biệt hoàn toàn so với phần còn lại. Điều này khiến mô hình “lú” vì nó chưa từng gặp kiểu dữ liệu này.

Giải pháp:

Tách dữ liệu ngẫu nhiên: Thay vì chọn 2.100 câu cuối, hãy chọn ngẫu nhiên 2.100 câu từ toàn bộ dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu “thử thách” phản ánh đầy đủ cấu trúc của dữ liệu ban đầu.
Kiểm tra phân phối dữ liệu: Hãy xem xét xem dữ liệu huấn luyện, kiểm tra và thử thách có giống nhau về mặt ngữ pháp, từ vựng và độ phức tạp không. Nếu chúng khác biệt quá nhiều, mô hình sẽ khó có thể khái quát hóa tốt.

2. “Cái bẫy” khi xử lý dữ liệu: Chuẩn bị data đào tạo cho mô hình một cách cẩn thận

Nếu bạn không xử lý dữ liệu đúng cách, mô hình dịch máy có thể bị “ngộ độc” và không hoạt động hiệu quả.

Ví dụ: Bạn đang huấn luyện mô hình để dịch các câu đơn giản, chẳng hạn như “Chào buổi sáng”, “Cảm ơn bạn”, … Bạn xử lý dữ liệu bằng cách loại bỏ dấu câu, chuyển đổi tất cả chữ cái thành chữ thường. Tuy nhiên, khi kiểm tra, bạn lại đưa vào những câu có dấu câu, chữ viết hoa, mô hình sẽ bị rối và dịch sai.

Giải pháp:

Kiểm tra kỹ lưỡng: Đảm bảo rằng các bước xử lý dữ liệu như phân tách câu, loại bỏ ký tự đặc biệt, chuyển đổi chữ viết hoa thành chữ viết thường … được áp dụng giống nhau cho cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu thử thách.
Lưu ý các tham số: Hãy chắc chắn rằng các tham số về độ dài câu (max_length, min_length) được đặt giống nhau trong cả quá trình huấn luyện và thử nghiệm.

3. Độ đo hiệu suất chưa phù hợp: Sử dụng “thước đo” chính xác để đánh giá hiệu quả

Hãy tưởng tượng bạn đang kiểm tra khả năng chạy của một chiếc xe hơi bằng cách đo xem nó có thể di chuyển được bao xa. Nhưng liệu đó có phải là cách đo hiệu quả nhất? Không, vì nó không phản ánh được tốc độ, sự mượt mà hay khả năng tăng tốc của xe. Tương tự, nếu bạn chỉ sử dụng độ chính xác (accuracy) để đánh giá mô hình dịch máy, bạn sẽ không thể biết được chất lượng của bản dịch.

Giải pháp:

Sử dụng metric phù hợp: Hãy sử dụng các metric chuyên dụng cho đánh giá dịch máy như ROUGE, BLEU, METEOR, … để đánh giá xem bản dịch có tự nhiên, chính xác và sát nghĩa với bản gốc hay không.
Phân tích lỗi: Hãy xem xét những lỗi mà mô hình mắc phải, để tìm hiểu xem nó gặp khó khăn ở đâu. Ví dụ: mô hình có thể bị lỗi khi dịch các câu phức tạp, hoặc có thể dịch sai ngữ pháp.

4. Kiểm tra kỹ các bước code: “Kiểm tra sức khỏe” cho mô hình

Bạn có thể gặp các vấn đề về code như:

Sai sót trong logic: Ví dụ: bạn có thể đã viết code để xử lý dữ liệu huấn luyện nhưng lại quên xử lý dữ liệu thử thách, dẫn đến kết quả không chính xác.
Lỗi cú pháp: Ví dụ: bạn có thể đã viết sai cú pháp trong code, khiến mô hình không thể chạy được.
Lỗi trong quá trình huấn luyện: Ví dụ: bạn có thể đã sử dụng sai tham số, khiến mô hình không hội tụ được.

Giải pháp:

Debug kỹ lưỡng: Hãy debug code của bạn để đảm bảo rằng tất cả các bước xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá đều được thực hiện chính xác.
Sử dụng công cụ kiểm tra code: Hãy sử dụng các công cụ kiểm tra code để phát hiện các lỗi tiềm ẩn.
Kiểm tra kỹ lưỡng các tham số: Hãy chắc chắn rằng các tham số được đặt đúng và phù hợp với mô hình.

5. Thu thập dữ liệu phù hợp: “Chế độ ăn uống” cho mô hình

Bạn đang thu thập dữ liệu với mỗi sequence target là 50 mẫu. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình học quá tốt trên tập train và val, nhưng không thể khái quát hóa trên tập test.

Giải pháp:

Thử nghiệm các chiến lược khác: Hãy thử thu thập dữ liệu với độ dài câu khác nhau.
Tăng lượng dữ liệu: Càng nhiều dữ liệu, mô hình càng học tốt.
Sử dụng dữ liệu thực tế: Hãy sử dụng dữ liệu thực tế để mô hình học được các mẫu ngôn ngữ đa dạng và chính xác hơn.

Khác biệt so với mục số 1:

Mục số 1 đề cập đến vấn đề phân phối dữ liệu giữa các tập huấn luyện, kiểm tra và thử thách, trong khi mục số 5 đề cập đến sự đa dạng của dữ liệu trong tập huấn luyện. Nói cách khác, mục số 1 là về sự đồng nhất của dữ liệu, còn mục số 5 là về độ phong phú của dữ liệu.

Lưu ý:

Không quên kỹ thuật early stopping: Kỹ thuật này giúp bạn kiểm soát việc “học quá mức” và đảm bảo mô hình không bị “lú” trên dữ liệu huấn luyện.
Sử dụng batchnorm và dropout: Các kỹ thuật này giúp bạn cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.

Kết luận

Hiệu suất kém của mô hình dịch máy có thể đến từ nhiều nguyên nhân: dữ liệu, code, cách đánh giá… Hãy kiên nhẫn, cẩn thận và thử nghiệm các giải pháp để tìm ra nguyên nhân chính và cải thiện hiệu suất của mô hình. Hãy nhớ rằng, không có con đường nào là hoàn hảo, hãy tiếp tục học hỏi và khám phá để đưa mô hình của bạn đến đỉnh cao!

Bảng tổng hợp các giải pháp

Vấn đề	Nguyên nhân	Giải pháp
Hiệu suất kém trên dữ liệu mới	Dữ liệu thử thách không phản ánh đầy đủ phân phối dữ liệu	Tách dữ liệu thử thách ngẫu nhiên, kiểm tra phân phối dữ liệu
Hiệu suất kém trên dữ liệu mới	Xử lý dữ liệu khác nhau giữa lúc huấn luyện và thử nghiệm	Kiểm tra kỹ lưỡng các bước xử lý dữ liệu, đảm bảo các tham số được đặt giống nhau
Hiệu suất kém trên dữ liệu mới	Lỗi code	Debug kỹ lưỡng code, sử dụng công cụ kiểm tra code, kiểm tra kỹ lưỡng các tham số
Hiệu suất kém trên dữ liệu mới	Dữ liệu huấn luyện không đa dạng	Thu thập dữ liệu với độ dài câu khác nhau, tăng lượng dữ liệu, sử dụng dữ liệu thực tế
Hiệu suất kém trên dữ liệu mới	Học quá mức	Sử dụng early stopping, batchnorm và dropout

[++++]

Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/