Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey
作者: Xun Liang, Hanyu Wang, Yezhaohui Wang, Shichao Song, Jiawei Yang, Simin Niu, Jie Hu, Dan Liu, Shunyu Yao, Feiyu Xiong, Zhiyu Li
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-22
备注: 52 pages, 11 figures, 7 tables, 11 equations
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述可控文本生成：针对大语言模型，实现内容与属性的精准控制。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 可控文本生成 大型语言模型 自然语言处理 内容控制 属性控制 提示工程 模型微调
📋 核心要点
- 大型语言模型在文本生成方面表现出色，但缺乏对生成内容和风格的细粒度控制，难以满足实际应用中多样化的需求。
- 本文综述了可控文本生成（CTG）技术，通过模型重训练、微调、提示工程等方法，实现对LLM生成文本的内容和属性的精准控制。
- 该综述分析了各种CTG方法的优缺点，总结了评估方法和应用领域，并指出了当前研究的挑战，为未来研究提供了指导。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越的文本生成能力。然而，在实际应用中，LLMs需要满足日益复杂的需求。除了避免产生误导性或不当内容外，LLMs还应满足特定的用户需求，例如模仿特定的写作风格或生成具有诗意的文本。这些多样化的需求推动了可控文本生成（CTG）技术的发展，该技术确保输出符合预定义的控制条件——如安全性、情感、主题一致性和语言风格——同时保持高标准的帮助性、流畅性和多样性。本文系统地回顾了LLMs中CTG的最新进展，全面定义了其核心概念，并阐明了对控制条件和文本质量的要求。我们将CTG任务分为两种主要类型：内容控制和属性控制。讨论了关键方法，包括模型重训练、微调、强化学习、提示工程、潜在空间操纵和解码时干预。我们分析了每种方法的特点、优点和局限性，为实现生成控制提供了细致的见解。此外，我们回顾了CTG评估方法，总结了其在各个领域的应用，并解决了当前研究中的关键挑战，包括降低的流畅性和实用性。我们还提出了一些呼吁，例如在未来的研究中更加重视实际应用。本文旨在为该领域的研究人员和开发人员提供有价值的指导。我们的参考文献列表和中文版本在https://github.com/IAAR-Shanghai/CTGSurvey上开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在实际应用中，难以满足用户对生成文本内容和属性（如风格、情感、主题）进行精确控制的问题。现有方法通常缺乏灵活性，难以在保证文本质量（流畅性、多样性）的同时，实现有效的控制。
核心思路：论文的核心思路是对现有可控文本生成（CTG）技术进行系统性的梳理和分类，并分析各种方法的优缺点，从而为研究人员和开发者提供指导，以便根据具体应用场景选择合适的方法。通过对不同控制策略的深入理解，可以更好地设计和优化CTG系统。
技术框架：该综述论文并未提出新的技术框架，而是对现有技术进行了分类和总结。主要包括以下几类方法： 1. 模型重训练：从头开始训练一个可控的LLM。 2. 微调：在预训练的LLM基础上，使用特定数据进行微调，以实现控制。 3. 强化学习：使用强化学习算法，根据奖励信号优化生成策略。 4. 提示工程：通过设计合适的提示词，引导LLM生成符合要求的文本。 5. 潜在空间操纵：在LLM的潜在空间中进行操作，改变生成文本的属性。 6. 解码时干预：在解码过程中，对生成结果进行干预，以实现控制。
关键创新：该论文的主要创新在于对现有CTG技术的系统性总结和分类，并从内容控制和属性控制两个维度对任务进行了划分。此外，论文还对各种方法的优缺点进行了深入分析，并指出了当前研究的挑战和未来发展方向。
关键设计：该综述论文的关键设计在于其分类框架和分析方法。论文将CTG任务分为内容控制和属性控制两大类，并对每种类型的任务，分析了各种方法的适用性和局限性。此外，论文还对CTG的评估方法进行了总结，并提出了未来研究的建议。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文系统性地总结了当前可控文本生成领域的研究进展，并对各种方法的优缺点进行了深入分析。虽然没有提供具体的实验数据，但通过对现有研究的归纳和总结，为研究人员提供了宝贵的参考，并指出了未来研究的方向，例如提高生成文本的流畅性和实用性，以及更加关注实际应用。
🎯 应用场景
可控文本生成技术在多个领域具有广泛的应用前景，例如：智能客服（控制回复的语气和情感）、内容创作（生成特定风格的文章或故事）、机器翻译（控制翻译的风格和准确性）、以及广告文案生成（针对不同受众生成个性化文案）。该技术能够提升用户体验，提高内容生成的效率和质量，并为个性化服务提供技术支持。
📄 摘要（原文）
In Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs) have demonstrated high text generation quality. However, in real-world applications, LLMs must meet increasingly complex requirements. Beyond avoiding misleading or inappropriate content, LLMs are also expected to cater to specific user needs, such as imitating particular writing styles or generating text with poetic richness. These varied demands have driven the development of Controllable Text Generation (CTG) techniques, which ensure that outputs adhere to predefined control conditions--such as safety, sentiment, thematic consistency, and linguistic style--while maintaining high standards of helpfulness, fluency, and diversity. This paper systematically reviews the latest advancements in CTG for LLMs, offering a comprehensive definition of its core concepts and clarifying the requirements for control conditions and text quality. We categorize CTG tasks into two primary types: content control and attribute control. The key methods are discussed, including model retraining, fine-tuning, reinforcement learning, prompt engineering, latent space manipulation, and decoding-time intervention. We analyze each method's characteristics, advantages, and limitations, providing nuanced insights for achieving generation control. Additionally, we review CTG evaluation methods, summarize its applications across domains, and address key challenges in current research, including reduced fluency and practicality. We also propose several appeals, such as placing greater emphasis on real-world applications in future research. This paper aims to offer valuable guidance to researchers and developers in the field. Our reference list and Chinese version are open-sourced at https://github.com/IAAR-Shanghai/CTGSurvey.