ReadCtrl: Personalizing text generation with readability-controlled instruction learning

📄 arXiv: 2406.09205v1 📥 PDF

作者: Hieu Tran, Zonghai Yao, Lingxi Li, Hong Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-13

备注: 9 pages

💡 一句话要点

ReadCtrl：通过可读性控制的指令学习个性化文本生成

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

关键词: 可读性控制 指令学习 个性化文本生成 大型语言模型 文本生成 自然语言处理 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有方法在可读性控制的文本生成方面，通常采用离散分类，无法满足用户对连续可读性级别的个性化需求。
  2. ReadCtrl通过指令学习，使LLM能够生成各种复杂程度的内容，从而实现对用户可读性水平的精准适配。
  3. 实验结果表明，ReadCtrl-Mistral-7B模型在人工和自动评估中均优于GPT-4和Claude-3等基线模型，显著提升了生成质量和可读性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“可读性控制的指令学习（ReadCtrl）”的新方法，旨在对大型语言模型（LLM）进行指令微调，以适应用户的可读性水平。与传统方法主要关注于高、中、低或专家和非专业人士等类别可读性调整且效果有限不同，ReadCtrl引入了一个动态框架，使LLM能够生成各种（接近连续级别）复杂程度的内容，从而增强了它们在不同应用中的通用性。结果表明，ReadCtrl-Mistral-7B模型显著优于GPT-4和Claude-3等强大的基线模型，在人工评估中，针对GPT-4的胜率为52.1%:35.7%。此外，ReadCtrl在自动评估中也显示出显著的改进，这体现在更好的可读性指标（例如，FOG、FKGL）和生成质量指标（例如，BLEU、SARI、SummaC-Factuality、UniEval-Consistency和Coherence）上。这些结果强调了ReadCtrl在生成高质量、上下文相关的输出方面的有效性和持久性，这些输出与目标可读性水平紧密对齐，标志着使用LLM进行个性化内容生成方面的重大进步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在可读性控制的文本生成中，无法精细化地适应不同用户阅读水平的问题。现有方法通常将可读性划分为几个离散的类别（如高、中、低），缺乏对连续可读性级别的支持，导致生成的文本难以满足用户的个性化需求。此外，现有方法在生成高质量且上下文相关的文本方面也存在挑战。

核心思路：ReadCtrl的核心思路是通过指令学习（Instruction Learning）来微调LLM，使其能够根据给定的可读性级别生成相应的文本。通过构建包含不同可读性级别文本的指令数据集，并利用这些数据对LLM进行训练，从而使模型能够学习到可读性与文本内容之间的映射关系。这种方法允许模型生成具有连续可读性级别的文本，从而更好地满足用户的个性化需求。

技术框架：ReadCtrl的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集与处理：收集包含不同可读性级别文本的数据，并进行预处理，例如计算可读性指标（如FOG、FKGL）等。2) 指令构建：根据预处理后的数据，构建指令数据集，其中每个指令包含一个可读性级别和一个目标文本。3) 模型微调：使用指令数据集对LLM进行微调，使其能够根据给定的可读性级别生成相应的文本。4) 评估：使用人工评估和自动评估指标来评估模型的性能。

关键创新：ReadCtrl的关键创新在于引入了动态的可读性控制框架，使得LLM能够生成具有连续可读性级别的文本。与传统方法相比，ReadCtrl不再局限于离散的可读性类别，而是能够根据用户的具体需求生成更加个性化的文本。此外，ReadCtrl还通过指令学习的方式，有效地利用了LLM的强大生成能力，从而提高了生成文本的质量和可读性。

关键设计：ReadCtrl的关键设计包括：1) 可读性指标的选择：选择合适的、能够准确反映文本可读性的指标，例如FOG、FKGL等。2) 指令数据集的构建：构建包含不同可读性级别文本的指令数据集，并确保数据集的质量和多样性。3) 模型微调策略：采用合适的微调策略，例如学习率、batch size等，以确保模型能够有效地学习到可读性与文本内容之间的映射关系。4) 损失函数的设计：可以使用标准的语言模型损失函数，例如交叉熵损失函数，也可以根据具体任务进行定制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReadCtrl-Mistral-7B模型在人工评估中，针对GPT-4的胜率为52.1%:35.7%，显著优于GPT-4和Claude-3等基线模型。在自动评估中，ReadCtrl在可读性指标（FOG、FKGL）和生成质量指标（BLEU、SARI、SummaC-Factuality、UniEval-Consistency和Coherence）上均表现出显著的改进。这些结果表明ReadCtrl在生成高质量、上下文相关的输出方面具有显著优势。

🎯 应用场景

ReadCtrl在个性化教育、内容推荐、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。例如，在个性化教育中，可以根据学生的阅读水平生成相应的教材和练习题；在内容推荐中，可以根据用户的阅读偏好推荐适合其阅读水平的文章；在医疗健康领域，可以生成易于理解的医疗报告和健康建议。ReadCtrl的实际价值在于提高了文本生成的可控性和个性化程度，未来可能促进更智能、更人性化的信息服务。

📄 摘要（原文）

Content generation conditioning on users's readability is an important application for personalization. In an era of large language models (LLMs), readability-controlled text generation based on LLMs has become increasingly important. This paper introduces a novel methodology called "Readability-Controlled Instruction Learning (ReadCtrl)," which aims to instruction-tune LLMs to tailor users' readability levels. Unlike the traditional methods, which primarily focused on categorical readability adjustments typically classified as high, medium, and low or expert and layperson levels with limited success, ReadCtrl introduces a dynamic framework that enables LLMs to generate content at various (near continuous level) complexity levels, thereby enhancing their versatility across different applications. Our results show that the ReadCtrl-Mistral-7B models significantly outperformed strong baseline models such as GPT-4 and Claude-3, with a win rate of 52.1%:35.7% against GPT-4 in human evaluations. Furthermore, Read-Ctrl has shown significant improvements in automatic evaluations, as evidenced by better readability metrics (e.g., FOG, FKGL) and generation quality metrics (e.g., BLEU, SARI, SummaC-Factuality, UniEval-Consistency and Coherence). These results underscore Read-Ctrl's effectiveness and tenacity in producing high-quality, contextually appropriate outputs that closely align with targeted readability levels, marking a significant advancement in personalized content generation using LLMs.