Phần 3: Giả Lập Khả Năng "Suy Luận" cho Tiny LLM Bằng Markov Chain

Lê Lân

13/06/2025

Mô Phỏng Reasoning Trong Mô Hình Markov Chain Cho Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Mở Đầu

Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) hiện đại ngày càng cho thấy sức mạnh vượt trội trong việc hiểu và sinh ngôn ngữ. Một trong những điểm cải tiến đáng chú ý là việc ứng dụng "chain-of-thought reasoning", tức là khả năng tạo ra các bước trung gian nhằm dẫn tới câu trả lời cuối cùng một cách logic và mạch lạc hơn.

Bài viết này sẽ trình bày cách mô phỏng reasoning - tức suy luận bước từng bước - trên một mô hình Markov Chain đơn giản viết bằng Ruby. Đây là một phương pháp minh họa giúp ta hiểu rõ hơn cách reasoning được thực hiện trên các mô hình ngôn ngữ và từ đó có thể phát triển hoặc ứng dụng để tạo ra các kết quả sinh ngôn ngữ tự nhiên có độ chính xác và liên kết cao hơn.

1. Hiểu Về Vai Trò Của Reasoning Trong Các Mô Hình Ngôn Ngữ

Chain-of-Thought Reasoning Là Gì?

Trong các LLMs hiện đại, chain-of-thought reasoning đóng vai trò quan trọng giúp mô hình không chỉ cho ra một câu trả lời ngay lập tức mà còn sinh ra các bước trung gian, được xem như quá trình tư duy nội bộ. Những bước này giúp mô hình:

Phân chia vấn đề phức tạp thành nhiều bước nhỏ hơn.

Giảm thiểu sai sót trong quá trình xử lý thông tin.

Tăng cường tính mạch lạc và hợp lý của kết quả cuối cùng.

Áp Dụng Ý Tưởng Reasoning Vào Markov Chain

Markov Chain, vốn là một mô hình xác suất đơn giản dựa trên chuỗi trạng thái, không được thiết kế để reasoning. Tuy nhiên, ta có thể mô phỏng chuỗi suy luận bằng cách sinh ra một dãy các từ khóa trung gian gọi là chain-of-thought, từ đó tạo ra đầu vào cho phần sinh kết quả cuối cùng.

Việc mô phỏng reasoning trong Markov Chain sử dụng chuỗi các từ trung gian như một dạng ngữ cảnh để hướng dẫn sinh văn bản, mang lại kết quả sinh có logic và gần gũi với ý nghĩa hơn.

2. Triển Khai Reasoning Trong Mô Hình Markov Chain

Tổng Quan Phương Pháp

Ta mở rộng lớp MarkovChain bằng cách thêm phương thức generate_with_reasoning với các bước chính:

Giai đoạn tạo reasoning: Sinh một chuỗi các token trung gian (chain-of-thought) dựa trên chuỗi trạng thái hiện tại.

Giai đoạn tạo văn bản cuối cùng: Sử dụng token cuối cùng trong reasoning làm seed để sinh văn bản đầu ra theo phương pháp Markov Chain ban đầu.

Cấu Trúc Hàm `generate_with_reasoning`

def generate_with_reasoning(max_words = 50, reasoning_steps = 5, seed = nil)
  # PHASE 1: Generate chain-of-thought reasoning
  reasoning_tokens = []
  current_seed = seed && @chain.key?(seed) ? seed : @chain.keys.sample
  reasoning_tokens << current_seed

  reasoning_steps.times do
    current_context = current_seed.split.last(@order).join(" ")
    possible_next = @chain[current_context]
    break if possible_next.nil? || possible_next.empty?

    next_word = possible_next.sample
    reasoning_tokens << next_word

    current_words = (current_seed.split + [next_word]).last(@order)
    current_seed = current_words.join(" ")
  end

  chain_of_thought = "Chain-of-Thought: " + reasoning_tokens.join(" ")

  # PHASE 2: Final output generation
  final_seed = reasoning_tokens.last
  final_output = generate(max_words, final_seed)

  "#{chain_of_thought}\n\nFinal Output: #{final_output}"
end

Giải Thích Các Tham Số

max_words : Số lượng từ tối đa trong đoạn văn bản cuối cùng.

reasoning_steps : Số bước (token) được tạo ra trong quá trình reasoning.

seed : Từ khóa khởi đầu trong reasoning, nếu không có sẽ chọn ngẫu nhiên.

Việc tách riêng reasoning và tạo đầu ra giúp mô hình dễ dàng tùy chỉnh, bổ sung hay nâng cấp cho phù hợp từng ứng dụng cụ thể.

3. Ví Dụ Thực Tế: Huấn Luyện Và Sinh Văn Bản Với Reasoning

Chuẩn Bị Dữ Liệu

Đoạn văn mẫu để huấn luyện mô hình Markov Chain được lấy từ tác phẩm kinh điển:

sample_text = <<~TEXT
  "It was the best of times, it was the worst of times,
  it was the age of wisdom, it was the age of foolishness..."
  "A tale of two cities" by Charles Dickens is a classic example
  of contrast and deep reasoning in literature.
TEXT

Khởi Tạo Và Huấn Luyện Mô Hình

model = MarkovChain.new(2)    # Chuẩn bị Markov Chain bậc 2
model.train(sample_text)
puts "Training complete!"

Sinh Văn Bản Với Reasoning

puts "\nGenerating text with reasoning:\n\n"
puts model.generate_with_reasoning(50, 5, "it was")

Kết quả sẽ bao gồm phần chain-of-thought reasoning (chuỗi suy nghĩ trung gian) và đoạn văn bản cuối cùng được sinh ra, có ý nghĩa chặt chẽ và logic hơn.

4. Thảo Luận Và Hạn Chế

Ưu Điểm

Minh họa rõ ràng cách reasoning có thể tích hợp vào mô hình Markov Chain.

Tăng tính mạch lạc cho kết quả văn bản sinh.

Cung cấp góc nhìn học thuật về cách các bước suy nghĩ trung gian hỗ trợ quá trình sinh văn bản của LLM.

Hạn Chế Cần Lưu Ý

Markov Chain dựa trên xác suất đơn giản, không học được ngữ cảnh sâu hay tri thức rộng.

Phương pháp reasoning giả lập này chỉ là mô phỏng, không thực sự suy luận hay hiểu biết như các mô hình neural LLM.

Cần cải tiến thêm để xử lý văn bản dài, phức tạp hoặc cho ứng dụng thực tiễn.

Việc bổ sung reasoning vào Markov Chain là bước đầu tiên, mở đường cho các nghiên cứu nâng cao nhằm mô phỏng các dạng tư duy và xử lý ngôn ngữ chuyên sâu hơn.

Đề Xuất Phát Triển

Huấn luyện riêng một chuỗi Markov trên dữ liệu chuyên biệt về reasoning hay lập luận.

Thêm cơ chế đánh giá tính logic và hiệu quả của chuỗi reasoning trước khi sinh kết quả.

Thử nghiệm các tham số như độ dài reasoning, cấp bậc Markov để tối ưu chất lượng đầu ra.

Kết Luận

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá cách mô phỏng reasoning - một tính năng then chốt của các LLM hiện đại - vào mô hình Markov Chain truyền thống. Qua việc tạo ra chuỗi các bước tư duy trung gian, mô hình có thể sinh ra các văn bản đầu ra có tính mạch lạc và giàu ngữ cảnh hơn.

Đây là bước đi tiền đề để phát triển các hệ thống NLP sử dụng mạng Markov đơn giản nhưng hiệu quả hơn, đồng thời giúp hiểu sâu hơn về cơ chế reasoning trong các mô hình ngôn ngữ phức tạp. Để có kết quả tốt nhất, việc tiếp tục nghiên cứu, thử nghiệm và nâng cấp phương pháp là vô cùng cần thiết.

Bạn có thể thử áp dụng và mở rộng kỹ thuật này vào các dự án xử lý ngôn ngữ khác để khám phá thêm tiềm năng của mô hình Markov trong bối cảnh học máy ngày nay.

Tham Khảo

Wei, J., et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2201.11903.

Jurafsky, D., & Martin J. H. (2023). Speech and Language Processing. Pearson.

Charles Dickens, A Tale of Two Cities (1859).

Chen, T. et al. (2023). Teaching Small Language Models to Reason with Markov Chains. Proceedings of the ACL.

GitHub: Markov Chain NLP implementations