Embedding-Aligned Language Models

📄 arXiv: 2406.00024v2 📥 PDF

作者: Guy Tennenholtz, Yinlam Chow, Chih-Wei Hsu, Lior Shani, Ethan Liang, Craig Boutilier

分类: cs.CL, cs.AI, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2024-05-24 (更新: 2024-10-28)

备注: Accepted Neurips 2024

💡 一句话要点

提出EAGLE：一种嵌入对齐的语言模型训练方法，用于满足潜在用户需求。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 强化学习 嵌入空间 文本生成 内容推荐

📋 核心要点

  1. 现有LLM难以直接控制生成内容以满足特定嵌入空间目标，缺乏与领域知识的有效对齐。
  2. EAGLE方法利用强化学习，将LLM视为环境，通过训练代理引导生成过程，优化嵌入空间中的目标。
  3. 实验表明，EAGLE能有效发现内容缺口，并利用状态依赖动作集提高效率，实现更可控的文本生成。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，用于训练大型语言模型（LLM），使其能够遵循在潜在嵌入空间中定义的目标。该方法利用强化学习（RL），将预训练的LLM视为一个环境。我们的嵌入对齐引导语言（EAGLE）代理经过训练，可以迭代地引导LLM的生成朝着潜在嵌入空间中的最佳区域移动，以满足一些预定义的标准。我们使用MovieLens 25M和Amazon Review数据集证明了EAGLE代理在发现满足潜在用户需求的内容缺口方面的有效性。我们还展示了使用状态依赖动作集的最优设计来提高EAGLE效率的优势。我们的工作为使用LLM进行受控和基于事实的文本生成铺平了道路，确保了与领域特定知识和数据表示的一致性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在生成文本时，难以精确地控制其输出，使其满足在特定潜在嵌入空间中定义的目标。例如，在推荐系统中，我们可能希望LLM生成能够填补用户潜在需求缺口的内容，但直接控制LLM生成符合特定用户嵌入向量的内容非常困难。现有的方法通常缺乏与领域特定知识和数据表示的有效对齐，导致生成的内容质量不高或与目标不一致。

核心思路：本文的核心思路是将LLM视为一个环境，利用强化学习（RL）训练一个代理（EAGLE），该代理通过迭代地调整LLM的生成过程，使其输出的文本在潜在嵌入空间中朝着预定义的目标区域移动。EAGLE代理通过与LLM交互，学习如何引导LLM的生成，从而优化嵌入空间中的目标函数。这种方法的核心在于将文本生成问题转化为一个强化学习问题，从而可以利用RL的强大能力来控制LLM的输出。

技术框架：EAGLE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 预训练的LLM：作为生成文本的基础环境。2) 嵌入模型：用于将生成的文本映射到潜在嵌入空间。3) EAGLE代理：使用强化学习算法训练，负责根据当前状态（LLM的生成历史）选择动作（调整LLM的生成参数）。4) 奖励函数：根据生成文本在嵌入空间中的位置与目标区域的距离来计算奖励。EAGLE代理通过与LLM交互，不断优化策略，最终实现生成符合目标区域的文本。

关键创新：EAGLE的关键创新在于将强化学习与LLM结合，实现对LLM生成过程的精细控制。与传统的微调方法不同，EAGLE不需要大量的标注数据，而是通过与LLM的交互学习如何引导生成。此外，EAGLE还引入了状态依赖的动作集设计，进一步提高了学习效率。这种方法能够有效地利用LLM的生成能力，同时保证生成的内容与领域知识和数据表示的一致性。

关键设计：EAGLE的关键设计包括：1) 状态表示：使用LLM的生成历史作为状态，以便代理能够了解当前的生成进度。2) 动作空间：设计状态依赖的动作集，例如，可以根据当前生成的文本选择不同的生成策略。3) 奖励函数：根据生成文本在嵌入空间中的位置与目标区域的距离来设计奖励函数，鼓励代理生成更接近目标区域的文本。4) 强化学习算法：可以使用各种强化学习算法来训练EAGLE代理，例如，可以使用策略梯度方法或Q-learning方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EAGLE方法在MovieLens 25M和Amazon Review数据集上能够有效地发现内容缺口，并生成满足潜在用户需求的内容。通过使用状态依赖的动作集设计，EAGLE的学习效率得到了显著提高。与传统的微调方法相比，EAGLE在生成质量和与目标对齐方面都取得了更好的效果。

🎯 应用场景

EAGLE方法具有广泛的应用前景，例如在推荐系统中，可以用于生成满足用户潜在需求的内容；在内容创作领域，可以用于生成符合特定风格或主题的文本；在对话系统中，可以用于生成更自然和流畅的回复。该方法还可以应用于知识图谱补全、药物发现等领域，通过控制LLM的生成过程，实现与领域知识的有效对齐。

📄 摘要（原文）

We propose a novel approach for training large language models (LLMs) to adhere to objectives defined within a latent embedding space. Our method leverages reinforcement learning (RL), treating a pre-trained LLM as an environment. Our embedding-aligned guided language (EAGLE) agent is trained to iteratively steer the LLM's generation towards optimal regions of the latent embedding space, w.r.t. some predefined criterion. We demonstrate the effectiveness of the EAGLE agent using the MovieLens 25M and Amazon Review datasets to surface content gaps that satisfy latent user demand. We also demonstrate the benefit of using an optimal design of a state-dependent action set to improve EAGLE's efficiency. Our work paves the way for controlled and grounded text generation using LLMs, ensuring consistency with domain-specific knowledge and data representations.