Successor Features for Efficient Multisubject Controlled Text Generation

📄 arXiv: 2311.04921v1 📥 PDF

作者: Meng Cao, Mehdi Fatemi, Jackie Chi Kit Cheung, Samira Shabanian

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-03

💡 一句话要点

提出SF-GEN以解决多主体控制文本生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成 控制机制 继承特征 语言模型修正 多主体控制 计算效率 生成质量

📋 核心要点

  1. 现有的解码方法在控制生成文本的属性时缺乏灵活性，无法适应目标主体的变化，且在同时控制多个主体时计算开销巨大。
  2. 本文提出的SF-GEN方法利用继承特征解耦LLM的动态与任务特定奖励，结合语言模型修正，实现动态文本生成控制。
  3. 实验结果表明，SF-GEN在控制效果和语言质量上均优于现有基线，且在计算效率上表现突出，尤其是在多主体场景下。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在生成流畅且真实的文本方面取得了显著进展，但控制生成文本的属性（如安全性、真实性和非毒性）仍然具有挑战性。现有的解码方法在控制维度上是静态的，无法灵活应对目标主体的变化。本文提出的SF-GEN方法基于继承特征（SF）和语言模型修正，能够动态引导文本生成，无需改变LLM的参数。该方法在处理多个目标主体时表现出较高的内存和计算效率，并在控制措施和语言质量上超越了现有基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在文本生成中控制生成内容属性（如安全性和真实性）的难题。现有方法在目标主体变化时需要重新训练，且在多主体控制时计算成本高昂。

核心思路：SF-GEN方法通过引入继承特征（SF）来解耦语言模型的动态与任务特定奖励，同时利用语言模型修正技术动态调整生成文本的概率，从而实现灵活的文本生成控制。

技术框架：SF-GEN的整体架构包括两个主要模块：继承特征模块用于解耦动态，语言模型修正模块用于调整生成概率。该框架允许在不改变LLM参数的情况下，灵活控制文本生成。

关键创新：本文首次将继承特征应用于文本生成领域，显著提高了生成过程的灵活性和效率，尤其是在多主体控制的场景中。

关键设计：在参数设置上，SF-GEN采用了比例调整机制来修正生成概率，确保生成文本的质量和控制效果。损失函数设计上，结合了控制目标与生成质量的平衡，以实现最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SF-GEN在多个可控文本生成任务中表现优异，生成文本的控制效果和语言质量均超过了现有基线，尤其在多主体控制场景中，计算效率提升明显，展示了较强的实用性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、自动化客服系统以及任何需要生成符合特定属性文本的场景。通过提高文本生成的灵活性和控制能力，SF-GEN能够在实际应用中显著提升用户体验和内容安全性，未来可能对文本生成技术的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have achieved impressive performance in generating fluent and realistic text, controlling the generated text so that it exhibits properties such as safety, factuality, and non-toxicity remains challenging. % such as DExperts, GeDi, and rectification Existing decoding-based methods are static in terms of the dimension of control; if the target subject is changed, they require new training. Moreover, it can quickly become prohibitive to concurrently control multiple subjects. In this work, we introduce SF-GEN, which is grounded in two primary concepts: successor features (SFs) to decouple the LLM's dynamics from task-specific rewards, and language model rectification to proportionally adjust the probability of selecting a token based on the likelihood that the finished text becomes undesired. SF-GEN seamlessly integrates the two to enable dynamic steering of text generation with no need to alter the LLM's parameters. Thanks to the decoupling effect induced by successor features, our method proves to be memory-wise and computationally efficient for training as well as decoding, especially when dealing with multiple target subjects. To the best of our knowledge, our research represents the first application of successor features in text generation. In addition to its computational efficiency, the resultant language produced by our method is comparable to the SOTA (and outperforms baselines) in both control measures as well as language quality, which we demonstrate through a series of experiments in various controllable text generation tasks.