FiLM: Fill-in Language Models for Any-Order Generation

📄 arXiv: 2310.09930v1 📥 PDF

作者: Tianxiao Shen, Hao Peng, Ruoqi Shen, Yao Fu, Zaid Harchaoui, Yejin Choi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-15

💡 一句话要点

提出FiLM以解决语言模型生成顺序限制问题

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

关键词: 填充语言模型 文本生成 双向上下文 掩码语言建模 自然语言处理 生成模型 AI应用

📋 核心要点

  1. 现有语言模型主要采用从左到右的生成方式，限制了双向上下文的利用，影响了文本填充任务的效果。
  2. FiLM通过引入灵活的生成机制，允许在任意位置生成文本，克服了传统模型的顺序限制。
  3. 实验结果表明，FiLM在自动和人工评估中均优于现有的填充方法，展示了其强大的生成能力。

📝 摘要（中文）

语言模型已成为当今AI系统的核心。然而，现有模型主要采用从左到右的生成方式，限制了双向上下文的使用，这对于文本填充等任务至关重要。本文提出了填充语言模型（FiLM），一种新的语言建模方法，允许在任意位置灵活生成文本，而不受特定生成顺序的限制。FiLM的训练通过采用从Beta分布中采样的不同掩码概率，扩展了掩码语言建模目标，以增强其生成能力。在推理过程中，FiLM能够无缝插入缺失的短语、句子或段落，确保输出流畅且与周围上下文一致。在自动和人工评估中，FiLM超越了依赖于左到右语言模型的现有填充方法。FiLM易于实现，可以从头开始训练或从左到右语言模型进行微调。值得注意的是，随着模型规模的增长，FiLM的困惑度接近于相似规模的强大左到右语言模型，表明FiLM的可扩展性和作为大型语言模型的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的语言模型在生成文本时主要采用从左到右的方式，导致无法有效利用双向上下文，尤其在文本填充任务中表现不佳。

核心思路：FiLM提出了一种新的生成机制，允许在任意位置进行文本生成，打破了传统生成顺序的限制。通过扩展掩码语言建模目标，FiLM能够在训练过程中引入不同的掩码概率，从而增强生成能力。

技术框架：FiLM的整体架构包括训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过随机掩码概率进行训练，以适应不同的生成需求；在推理阶段，模型能够根据上下文无缝插入缺失的文本。

关键创新：FiLM的主要创新在于其灵活的生成机制和掩码概率的动态调整，这与传统的左到右生成模型本质上不同，允许更丰富的上下文利用。

关键设计：在模型设计中，FiLM采用了Beta分布采样的掩码概率，优化了损失函数以适应多样化的生成任务，同时保持了与现有左到右模型相似的规模和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FiLM在自动和人工评估中均表现优异，相比于传统的左到右语言模型，其填充任务的性能提升显著，具体数据表明FiLM在困惑度上接近于同规模的强大左到右模型，展示了其出色的生成能力和可扩展性。

🎯 应用场景

FiLM在文本生成、对话系统、内容创作等多个领域具有广泛的应用潜力。其灵活的生成能力使得在需要填充或补全文本的场景中表现尤为突出，能够提升用户体验和内容质量。未来，FiLM的技术可以进一步扩展到多模态生成任务中，推动更复杂的AI应用发展。

📄 摘要（原文）

Language models have become the backbone of today's AI systems. However, their predominant left-to-right generation limits the use of bidirectional context, which is essential for tasks that involve filling text in the middle. We propose the Fill-in Language Model (FiLM), a new language modeling approach that allows for flexible generation at any position without adhering to a specific generation order. Its training extends the masked language modeling objective by adopting varying mask probabilities sampled from the Beta distribution to enhance the generative capabilities of FiLM. During inference, FiLM can seamlessly insert missing phrases, sentences, or paragraphs, ensuring that the outputs are fluent and are coherent with the surrounding context. In both automatic and human evaluations, FiLM outperforms existing infilling methods that rely on left-to-right language models trained on rearranged text segments. FiLM is easy to implement and can be either trained from scratch or fine-tuned from a left-to-right language model. Notably, as the model size grows, FiLM's perplexity approaches that of strong left-to-right language models of similar sizes, indicating FiLM's scalability and potential as a large language model.