Linearly Controlled Language Generation with Performative Guarantees
作者: Emily Cheng, Carmen Amo Alonso
分类: cs.CL, eess.SY
发布日期: 2024-05-24 (更新: 2025-09-09)
备注: Under review
💡 一句话要点
提出一种具有性能保证的线性控制语言生成方法，用于解决大语言模型在关键应用中的可控性问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可控文本生成 语言模型 控制理论 潜在空间 毒性避免 情感控制 线性控制
📋 核心要点
- 现有大语言模型的可控性策略在计算效率和性能保证方面存在不足，难以满足关键应用的需求。
- 该论文提出了一种基于控制理论的轻量级干预方法，通过动态调整潜在空间中的轨迹，引导生成过程远离不良语义区域。
- 实验表明，该方法在避免毒性和控制情感方面有效，同时保持了文本质量，验证了其在可控文本生成方面的潜力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LMs）在关键应用中日益普及，这突显了对可控语言生成策略的需求，这些策略不仅计算效率高，而且具有性能保证。为了实现这一目标，我们使用一种常见的概念语义模型，该模型在线性表示在LM的潜在空间中。特别地，我们认为自然语言生成描绘了在这个连续语义空间中的轨迹，该轨迹由语言模型的隐藏激活实现。这种观点允许对潜在空间中的文本生成进行控制理论处理，其中我们提出了一种轻量级的、无梯度的干预，该干预动态地将轨迹从对应于不需要的含义的区域中引导开。特别地，我们建议以在线方式直接干预在嵌入空间中生成的token的激活。至关重要的是，我们不仅仅是将激活引导到期望的区域。相反，我们的方法依赖于控制理论中的经典技术来精确地控制上下文相关的激活，并保证它们被带入嵌入空间的特定预定义区域，该区域对应于允许的语义。我们的干预是根据最优控制器公式以闭合形式计算的，从而最大限度地减少了生成时间。这种对嵌入空间中激活的控制允许对生成序列的属性进行细粒度的引导。我们证明了我们的方法在不同目标（毒性避免和情感控制）上的有效性，同时保持了文本质量。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在生成文本时，难以精确控制其语义属性，例如避免生成有毒内容或控制情感倾向。现有的控制方法通常计算成本高昂，或者缺乏明确的性能保证，难以在实际应用中部署。
核心思路：该论文的核心思路是将语言生成过程视为在语言模型潜在空间中的轨迹，并通过控制理论的方法对该轨迹进行干预。通过精确控制激活值，可以引导生成过程朝着期望的语义方向发展，同时避免不需要的语义区域。
技术框架：该方法的核心是一个在线干预模块，该模块在每个token生成时，都会对语言模型的隐藏层激活进行调整。该调整基于控制理论中的最优控制器公式，以闭合形式计算，从而保证了计算效率。整体流程如下：1. 语言模型生成下一个token的候选激活值；2. 干预模块计算最优控制信号，调整激活值；3. 使用调整后的激活值生成最终的token。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将控制理论应用于语言生成过程，并提出了一种轻量级的、具有性能保证的干预方法。与现有方法相比，该方法不需要大量的计算资源，并且能够精确地控制生成文本的语义属性。此外，该方法是gradient-free的，避免了梯度计算带来的开销。
关键设计：该方法使用线性表示的概念语义模型，将语义属性映射到潜在空间中的向量。最优控制器公式的设计目标是最小化控制信号的能量，同时保证激活值能够进入预定义的语义区域。具体而言，该方法使用二次规划来求解最优控制信号，并使用闭合形式的解来保证计算效率。关键参数包括语义区域的边界、控制信号的权重等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在毒性避免和情感控制两个任务上进行了实验，结果表明该方法能够有效地降低生成文本的毒性，并精确地控制生成文本的情感倾向，同时保持了文本的流畅性和自然性。与现有方法相比，该方法在计算效率和性能保证方面都具有优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要可控文本生成的场景，例如：智能客服系统，可以避免生成不当言论；内容创作平台，可以控制生成文本的情感倾向；教育领域，可以生成符合特定要求的教学材料。该方法具有广泛的应用前景，并有望推动可控文本生成技术的发展。
📄 摘要（原文）
The increasing prevalence of Large Language Models (LMs) in critical applications highlights the need for controlled language generation strategies that are not only computationally efficient but that also enjoy performance guarantees. To achieve this, we use a common model of concept semantics as linearly represented in an LM's latent space. In particular, we take the view that natural language generation traces a trajectory in this continuous semantic space, realized by the language model's hidden activations. This view permits a control-theoretic treatment of text generation in latent space, in which we propose a lightweight, gradient-free intervention that dynamically steers trajectories away from regions corresponding to undesired meanings. In particular, we propose to directly intervene the activations of the token that is being generated in embedding space in an online fashion. Crucially, we do not simply steer activations towards a desirable region. Instead, our method relies on classical techniques from control theory to precisely control activations in a context-dependent way, and guarantees that they are brought into a specific pre-defined region of embedding space that corresponds to allowed semantics. Our intervention is computed in closed-form according to an optimal controller formulation, minimally impacting generation time. This control of the activations in embedding space allows for fine-grained steering of attributes of the generated sequence. We demonstrate the effectiveness of our approach on different objectives -- toxicity avoidance and sentiment control -- while maintaining text quality.