E · Training Architecture
Encoder-only · đọc toàn bộ đầu vào để tạo biểu diễn
Kiến trúc đọc toàn bộ chuỗi đầu vào theo cả hai chiều trái–phải cùng lúc để tạo vector biểu diễn cho phân loại, tìm kiếm và trích xuất.
1Định nghĩa
Mô hình Encoder-only (tiêu biểu là họ BERT, RoBERTa và các mô hình tạo vector embedding/reranker) được thiết kế để đọc toàn bộ đoạn văn bản đầu vào trong một lượt duy nhất. Nhờ cơ chế Attention hai chiều (bidirectional), mỗi token được phép nhìn thấy cả các từ đứng trước lẫn các từ đứng sau nó để nắm bắt trọn vẹn ngữ cảnh.
Kiến trúc này không sinh văn bản nối tiếp từng từ nên không có vòng lặp decode hay KV cache tăng dần theo thời gian. Toàn bộ quá trình suy luận tương đương với một lượt chạy forward song song, xuất ra vector biểu diễn ngữ nghĩa để đưa vào đầu phân loại văn bản, nhận diện thực thể hoặc tra cứu cơ sở dữ liệu vector (RAG).
Ví dụ đời thường: Mô hình Encoder-only giống như một giám khảo chấm bài thi trắc nghiệm hoặc người biên tập đọc thẩm định một trang văn bản đã in sẵn. Vì có toàn bộ trang giấy trước mặt ngay từ đầu, người đọc có thể nhìn đối chiếu câu đầu với câu cuối cùng lúc (đọc hai chiều) để kết luận bài viết thuộc chủ đề gì hoặc gạch chân tên nhân vật, chứ không phải ngồi viết nối tiếp từng chữ mới.
2Luồng
- Chuẩn bị đoạn văn
Tách token và đánh dấu những vị trí thật so với padding.
- Mã hóa với attention hai chiều
Mỗi token tổng hợp ngữ cảnh được phép đọc từ cả đoạn.
- Đưa biểu diễn tới đầu nhiệm vụ
Đầu phân loại đọc biểu diễn; nhiệm vụ tìm thực thể đọc từng vị trí.
- So dự đoán với nhãn
Loss phụ thuộc nhiệm vụ: nhãn lớp hoặc token bị che, không mặc định là token kế tiếp.
Mã Mermaid
flowchart TD
step1["Chuẩn bị đoạn văn"]
step2["Mã hóa với attention hai chiều"]
step3["Đưa biểu diễn tới đầu nhiệm vụ"]
step4["So dự đoán với nhãn"]
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 --> step4 Các mũi tên biểu diễn quan hệ dữ liệu hoặc quyết định thiết kế. Chọn từng nút để đọc bài liên quan; mở sơ đồ Markdown / Mermaid bên dưới để sao chép.
3Giải pháp
Với phân loại, dùng encoder và đầu dự đoán nhãn; với tìm kiếm ngữ nghĩa, cần checkpoint và cách pooling đã được huấn luyện cho biểu diễn câu. Lấy tùy tiện vector từ BERT không bảo đảm embedding tốt cho tìm kiếm.
Có thể batch các đoạn có độ dài gần nhau để giảm padding; tối ưu attention và precision vẫn phải giữ chất lượng. Vì đầu vào đã đủ, thường xử lý cả đoạn một lần thay vì sinh autoregressive từng token.
4Profiling
- Chất lượng theo nhiệm vụ
Với phân loại đo độ chính xác hoặc F1 trên tập giữ riêng; với tìm kiếm đo tỷ lệ truy hồi đúng ở số kết quả xác định.
- Chi phí theo độ dài đầu vào
Sweep độ dài và batch size, đo thời gian xử lý toàn đoạn và peak memory; không dùng thời gian giữa token sinh làm chỉ số encoder.
Mẹo đo lường: ghim số liệu trên workload thật, ghi cả p50/p95/p99 thay vì chỉ trung bình, và luôn ghi lại điều kiện chạy (batch, cache, đồng thời, phần cứng) trước và sau khi tối ưu. Số đo thiếu điều kiện chạy thì không so sánh được.
5Ví dụ
Phân loại phản hồi khách hàng
Toàn câu “giao hàng chậm nhưng hỗ trợ tốt” đi vào encoder; đầu phân loại dự đoán nhãn đã định nghĩa. Đây là quyết định từ toàn câu, không phải hoàn thành câu.
BERT dự đoán phần bị che
Đầu vào có một vị trí bị che; model dùng từ xung quanh để dự đoán nó. Vị trí phía sau được phép cung cấp ngữ cảnh, khác quy tắc causal ở demo.
6Thuật ngữ
- Encoder
- Bộ mã hóa: khối biến đầu vào thành các biểu diễn để khối khác đọc hoặc đưa ra quyết định.
- Bidirectional attention
- Attention hai chiều: vị trí được đọc cả thông tin trước và sau trong đầu vào hợp lệ.
Glossary (6)
- Vector
- Danh sách các số biểu diễn một token hoặc đặc trưng.
- Checkpoint
- Bản lưu trạng thái model; phạm vi states phụ thuộc mục đích serving hay resume.
- Tokenizer
- Bộ chuyển đổi văn bản và chuỗi mã token theo bảng từ vựng.
- Cache
- Bộ nhớ giữ kết quả có thể dùng lại; trong attention thường giữ key/value vectors.
- Mask
- Quy tắc vị trí nào được nhìn nhau hoặc được tính vào loss.
- Batch
- Nhóm công việc hoặc mẫu được xử lý trong một lượt tính.