Reward-Augmented Decoding: Efficient Controlled Text Generation With a Unidirectional Reward Model

📄 arXiv: 2310.09520v4 📥 PDF

作者: Haikang Deng, Colin Raffel

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-14 (更新: 2024-01-02)

DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.721

💡 一句话要点

提出奖励增强解码以解决文本生成控制问题

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

关键词: 文本生成 奖励模型 情感控制 非毒性生成 计算效率 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在生成文本时常常无法满足特定的属性要求，导致生成内容存在问题。
  2. 论文提出的奖励增强解码（RAD）方法，通过小型单向奖励模型对生成文本进行评分，调整采样概率以促进高奖励标记的生成。
  3. 实验结果显示，RAD在生成非毒性和情感控制文本方面表现优异，且计算开销极小，效果与最先进的重训练方法相当。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在众多下游应用中表现出色，但它们生成的文本往往存在问题或缺乏所需属性。本文提出了一种文本生成程序——奖励增强解码（RAD），利用小型单向奖励模型来鼓励语言模型生成具有特定属性的文本。RAD通过对生成的文本进行评分，并重新调整采样概率以偏向高奖励的标记，从而实现目标。通过在生成非毒性和情感控制文本的实验中，我们证明RAD在仅改变生成过程的方法中表现最佳，并且与涉及重新训练语言模型的最先进方法的性能相匹配。我们进一步验证了RAD在非常大型语言模型上的有效性，同时带来了最小的计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在生成文本时，常常无法满足特定的属性要求，如生成的文本可能带有毒性或情感偏差，现有方法在控制生成内容方面存在不足。

核心思路：本文提出的RAD方法通过引入小型单向奖励模型，实时对生成的文本进行评分，并根据评分调整采样概率，从而引导语言模型生成符合预期属性的文本。

技术框架：RAD的整体架构包括生成过程中的评分模块和采样调整模块。首先，生成模型产生文本的同时，奖励模型对每一步生成进行评分，然后根据评分结果调整后续生成的采样概率。

关键创新：RAD的主要创新在于使用单向奖励模型来缓存先前生成步骤的激活，从而降低计算开销。这一设计使得在保持生成质量的同时，显著提高了效率。

关键设计：在RAD中，奖励模型的设计采用了简单的评分机制，损失函数则侧重于最大化生成文本的奖励值。此外，模型的网络结构经过优化，以确保在生成过程中能够快速响应并调整采样概率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RAD在生成非毒性和情感控制文本方面的表现优于仅改变生成过程的其他方法，并且与最先进的重训练方法的性能相当。具体而言，RAD在生成质量和控制能力上均实现了显著提升，同时计算开销保持在最低水平。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容生成、社交媒体文本生成、自动化客服等场景。通过有效控制生成文本的属性，RAD能够帮助企业和开发者生成更符合用户需求的内容，提升用户体验。未来，RAD的技术可能会在更广泛的自然语言处理任务中得到应用，推动智能文本生成技术的发展。

📄 摘要（原文）

While large language models have proven effective in a huge range of downstream applications, they often generate text that is problematic or lacks a desired attribute. In this paper, we introduce Reward-Augmented Decoding (RAD), a text generation procedure that uses a small unidirectional reward model to encourage a language model to generate text that has certain properties. Specifically, RAD uses the reward model to score generations as they are produced and rescales sampling probabilities to favor high-reward tokens. By using a unidirectional reward model, RAD can cache activations from prior generation steps to decrease computational overhead. Through experiments on generating non-toxic and sentiment-controlled text, we demonstrate that RAD performs best among methods that change only the generation procedure and matches the performance of state-of-the-art methods that involve re-training the language model. We further validate that RAD is effective on very large language models while incurring a minimal computational overhead.