Unlocking Anticipatory Text Generation: A Constrained Approach for Large Language Models Decoding

📄 arXiv: 2312.06149v4 📥 PDF

作者: Lifu Tu, Semih Yavuz, Jin Qu, Jiacheng Xu, Rui Meng, Caiming Xiong, Yingbo Zhou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-10-04)

备注: EMNLP 2024 Main

💡 一句话要点

提出基于未来约束的大语言模型解码方法，提升文本生成质量并减少不良行为。

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

关键词: 文本生成 大型语言模型 约束优化 未来约束 解码算法

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在文本生成中面临挑战，尤其是在保证生成文本的质量、安全性和符合指令方面。
  2. 该论文提出一种基于未来约束的文本生成方法，通过预测未来约束的满足程度来指导解码过程。
  3. 实验结果表明，该方法在关键词约束生成、降低文本毒性和保证问答事实正确性方面均有效。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本生成方面展现了强大的能力。然而，对于给定的提示或指令，获得最佳结果可能具有挑战性，特别是对于数十亿参数的模型。此外，还可能出现毒性或幻觉等不良行为。虽然更大的模型（例如ChatGPT）可能在缓解这些问题方面表现出优势，但仍然无法保证完全避免。本文提出将文本生成形式化为未来约束生成问题，以最大限度地减少不良行为并确保对指令的忠实性。利用LLM估计未来约束的满足程度，从而指导文本生成过程。广泛的实验表明，该方法在三个不同的文本生成任务中有效：关键词约束生成、毒性降低以及问答中的事实正确性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在文本生成过程中，难以保证生成文本的质量、安全性和对指令的忠实性。具体表现为：难以满足关键词约束，可能生成有毒内容，以及在问答任务中可能产生不正确的事实。这些问题限制了LLM在实际应用中的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是将文本生成过程视为一个受未来约束的优化问题。通过预测未来生成的文本是否满足预设的约束条件（例如，包含特定关键词，不包含有毒词汇，符合事实），来指导当前的解码决策。这种方法旨在提前避免不良行为，并确保生成文本的质量。

技术框架：该方法的核心在于利用LLM来估计未来约束的满足程度。具体流程如下：1. 给定一个初始prompt和一组约束条件。2. 在解码的每一步，模型预测多个可能的token。3. 对于每个候选token，模型使用LLM评估如果选择该token，未来生成的文本满足约束条件的概率。4. 根据这个概率，调整候选token的得分，并选择得分最高的token。5. 重复步骤2-4，直到生成完整的文本。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将未来约束的概念引入到文本生成过程中。与传统的解码方法不同，该方法不仅考虑了当前token的概率，还考虑了未来生成文本的质量。通过预测未来约束的满足程度，模型可以更有效地避免不良行为，并生成更符合要求的文本。

关键设计：在具体实现中，需要选择合适的LLM来评估未来约束的满足程度。可以使用不同的prompt来引导LLM进行评估，例如，“如果生成的文本包含关键词X，那么它是否满足关键词约束？”。此外，还需要设计合适的损失函数来训练模型，例如，可以使用交叉熵损失函数来最大化满足约束条件的概率。对于不同的约束条件，可能需要采用不同的评估策略和损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个不同的文本生成任务中均取得了显著的提升。在关键词约束生成任务中，该方法能够更准确地生成包含指定关键词的文本。在毒性降低任务中，该方法能够有效减少生成文本中的有毒内容。在问答任务中，该方法能够提高生成答案的事实正确性。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种文本生成场景，例如：内容创作、对话系统、机器翻译等。通过约束文本生成过程，可以提高生成文本的质量、安全性和可靠性，减少不良信息的产生。该方法在信息安全、舆情监控等领域具有重要的应用价值，并有助于构建更加可信赖的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated a powerful ability for text generation. However, achieving optimal results with a given prompt or instruction can be challenging, especially for billion-sized models. Additionally, undesired behaviors such as toxicity or hallucinations can manifest. While much larger models (e.g., ChatGPT) may demonstrate strength in mitigating these issues, there is still no guarantee of complete prevention. In this work, we propose formalizing text generation as a future-constrained generation problem to minimize undesirable behaviors and enforce faithfulness to instructions. The estimation of future constraint satisfaction, accomplished using LLMs, guides the text generation process. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed approach across three distinct text generation tasks: keyword-constrained generation (Lin et al., 2020), toxicity reduction (Gehman et al., 2020), and factual correctness in question-answering (Gao et al., 2023).