LlaMaVAE: Guiding Large Language Model Generation via Continuous Latent Sentence Spaces

📄 arXiv: 2312.13208v1 📥 PDF

作者: Yingji Zhang, Danilo S. Carvalho, Ian Pratt-Hartmann, André Freitas

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-20

💡 一句话要点

LlaMaVAE：通过连续潜在句子空间引导大型语言模型生成

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 变分自编码器 文本生成 潜在空间 条件生成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以兼顾VAE潜在空间的可控性和LLM的强大生成能力，限制了对语言模型的精细控制。
  2. LlaMaVAE的核心思想是将sentenceT5和LlaMA分别作为VAE的编码器和解码器，利用VAE的潜在空间来引导LLM的生成。
  3. 实验结果表明，LlaMaVAE在多个任务上超越了Optimus，并在语义聚类和几何一致性方面有所提升，实现了更好的生成控制。

📝 摘要（中文）

本文提出了LlaMaVAE，旨在结合变分自编码器(VAE)潜在空间的可控性与大型语言模型(LLM)的先进性能，从而更好地理解和控制语言模型。LlaMaVAE将表达能力强的编码器和解码器模型(sentenceT5和LlaMA)与VAE架构相结合，以期为LLM提供更好的文本生成控制。此外，为了有条件地引导VAE生成，本文还研究了一种基于流的逆神经网络(INN)的新方法，称为Invertible CVAE。实验结果表明，LlaMaVAE在包括语言建模、语义文本相似性和定义建模在内的各种任务中，均优于先前的最先进的VAE语言模型Optimus。对插值和遍历实验的定性分析也表明，语义聚类和几何一致性程度有所提高，从而实现了更好的生成控制。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何更好地控制大型语言模型的文本生成过程的问题。现有方法，如直接使用LLM进行生成，缺乏对生成过程的细粒度控制。而传统的VAE语言模型虽然具有潜在空间的可控性，但其生成质量通常不如大型语言模型。因此，如何将VAE的可控性与LLM的强大生成能力结合起来是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型LlaMA作为VAE的解码器，并使用sentenceT5作为编码器，构建一个名为LlaMaVAE的变分自编码器。通过在VAE的潜在空间中进行操作，可以引导LlaMA生成具有特定属性的文本。此外，论文还引入了Invertible CVAE，利用流模型实现条件生成，进一步增强了生成控制能力。

技术框架：LlaMaVAE的整体架构是一个标准的VAE结构，包括编码器、潜在空间和解码器。编码器使用sentenceT5将输入文本编码为潜在向量，潜在向量经过重参数化技巧后，输入到解码器LlaMA中，生成重构的文本。Invertible CVAE则在标准VAE的基础上，引入了基于流的逆神经网络，用于实现条件生成。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型LlaMA与VAE架构相结合，充分利用了LlaMA的强大生成能力和VAE潜在空间的可控性。此外，Invertible CVAE的引入也为条件生成提供了新的思路。与现有方法相比，LlaMaVAE能够更好地平衡生成质量和可控性。

关键设计：论文中，sentenceT5和LlaMA的选择是关键设计之一，它们分别作为编码器和解码器，保证了编码和解码的质量。损失函数包括重构损失和KL散度，用于训练VAE。Invertible CVAE中，流模型的具体结构和训练方式也是重要的技术细节。具体的参数设置和训练策略在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，LlaMaVAE在语言建模、语义文本相似性和定义建模等任务上均优于Optimus。例如，在语言建模任务中，LlaMaVAE取得了显著的困惑度降低。定性分析表明，LlaMaVAE生成的文本在语义聚类和几何一致性方面有所提高，验证了其在生成控制方面的优势。

🎯 应用场景

LlaMaVAE具有广泛的应用前景，例如可用于生成具有特定情感色彩或风格的文本，进行文本摘要和改写，以及在对话系统中生成更具逻辑性和一致性的回复。该研究的实际价值在于提高了文本生成的可控性和质量，未来可能影响自然语言处理的多个领域。

📄 摘要（原文）

Deep generative neural networks, such as Variational AutoEncoders (VAEs), offer an opportunity to better understand and control language models from the perspective of sentence-level latent spaces. To combine the controllability of VAE latent spaces with the state-of-the-art performance of recent large language models (LLMs), we present in this work LlaMaVAE, which combines expressive encoder and decoder models (sentenceT5 and LlaMA) with a VAE architecture, aiming to provide better text generation control to LLMs. In addition, to conditionally guide the VAE generation, we investigate a new approach based on flow-based invertible neural networks (INNs) named Invertible CVAE. Experimental results reveal that LlaMaVAE can outperform the previous state-of-the-art VAE language model, Optimus, across various tasks, including language modelling, semantic textual similarity and definition modelling. Qualitative analysis on interpolation and traversal experiments also indicates an increased degree of semantic clustering and geometric consistency, which enables better generation control.