Control Large Language Models via Divide and Conquer

📄 arXiv: 2410.04628v1 📥 PDF

作者: Bingxuan Li, Yiwei Wang, Tao Meng, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-06

备注: EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出分而治之策略，提升大型语言模型在词汇约束生成任务中的控制能力

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

关键词: 大型语言模型 可控生成 词汇约束生成 提示学习 分而治之

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在词汇约束生成任务中，难以有效利用提示进行精确控制，存在位置偏差、参数不敏感和复杂约束处理困难等问题。
  2. 论文提出“分而治之”的生成策略，将复杂约束分解为简单子约束，逐个满足，从而提升整体控制能力。
  3. 实验表明，该策略显著提高了大型语言模型在词汇约束生成任务中的成功率，在最具挑战性的任务上提升超过90%。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于提示控制的大型语言模型（LLMs）的可控生成，重点关注词汇约束生成（LCG）。我们系统地评估了LLMs在基于提示控制下满足词汇约束的表现，以及它们在下游应用中的有效性。结论表明，LLMs在基于提示控制下持续满足词汇约束方面面临重大挑战。我们确定了LLMs在LCG方面的三个关键限制，包括：（1）位置偏差，LLMs倾向于满足输入中特定位置出现的约束；（2）对解码参数的低响应性，这使得对LLMs的控制影响甚微；（3）难以处理某些约束的内在复杂性（例如，复合词）。为了解决这些问题，我们引入了一种分而治之的生成策略，该策略对白盒和黑盒LLMs均有效，以提高LLMs在LCG任务中的性能，在最具挑战性的LCG任务中，成功率提高了90%以上。我们的分析为LLMs在基于提示控制的LCG中的性能提供了有价值的见解，我们提出的策略为更复杂和定制的文本生成应用提供了一条途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在词汇约束生成（LCG）任务中，利用提示（prompt）进行有效控制的难题。现有的基于提示的方法在满足词汇约束时表现不佳，存在位置偏差（对特定位置的约束更敏感）、对解码参数响应低（难以通过调整参数进行控制）以及难以处理复杂约束（如复合词）等痛点。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的词汇约束生成任务分解为多个更简单的子任务，即“分而治之”。通过分别满足每个子约束，最终实现对整体约束的满足。这种方法旨在降低单个生成步骤的复杂性，从而提高LLM的控制精度和生成质量。

技术框架：该方法的核心是一个迭代的生成过程。首先，将原始的复杂约束分解为多个简单的子约束。然后，针对每个子约束，使用LLM生成相应的文本片段。最后，将这些文本片段组合起来，形成最终的生成结果。整个过程可以应用于白盒LLM（可以访问模型内部参数）和黑盒LLM（只能通过API访问模型）。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其“分而治之”的思想，将一个难以直接解决的复杂问题分解为多个易于处理的子问题。这种分解降低了LLM在生成过程中需要考虑的约束数量，从而提高了生成质量和控制精度。与直接生成满足所有约束的文本相比，分而治之的方法更易于实现和控制。

关键设计：具体的技术细节包括：约束分解策略（如何将复杂约束分解为简单子约束）、文本片段组合策略（如何将生成的文本片段组合成连贯的文本）以及针对不同LLM的优化策略（例如，对于白盒LLM，可以调整模型内部参数以更好地满足约束；对于黑盒LLM，可以通过调整提示或解码参数来提高生成质量）。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如子约束的数量、文本片段的长度等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的“分而治之”策略在词汇约束生成任务中取得了显著的性能提升。在最具挑战性的LCG任务中，成功率提高了90%以上。该方法在白盒和黑盒LLM上均有效，证明了其通用性和实用性。实验还分析了不同约束分解策略和文本片段组合策略对生成结果的影响，为进一步优化该方法提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要精确控制文本生成的场景，例如机器翻译（保证特定术语的翻译）、内容创作（强制包含某些关键词）、对话系统（确保回复包含特定信息）等。通过提高LLM的可控性，可以更好地满足用户需求，提升文本生成系统的实用价值和用户体验。未来，该方法有望扩展到更复杂的文本生成任务，例如风格迁移、情感控制等。

📄 摘要（原文）

This paper investigates controllable generation for large language models (LLMs) with prompt-based control, focusing on Lexically Constrained Generation (LCG). We systematically evaluate the performance of LLMs on satisfying lexical constraints with prompt-based control, as well as their efficacy in downstream applications. We conclude that LLMs face significant challenges in consistently satisfying lexical constraints with prompt-based control. We identified three key limitations of LLMs for LCG, including (1) position bias, where LLMs tend to satisfy constraints that appear in specific positions within the input; (2) low responsiveness to decoding parameters, which render minimal impact on control of LLMs; and (3) struggle with handling the inherent complexity of certain constraints (e.g., compound words). To address these issues, we introduce a Divide and Conquer Generation strategy, effective for both white-box and black-box LLMs, to enhance LLMs performance in LCG tasks, which demonstrates over 90% improvement on success rate in the most challenging LCG task. Our analysis provides valuable insights into the performance of LLMs in LCG with prompt-based control, and our proposed strategy offers a pathway to more sophisticated and customized text generation applications.