A Lightweight Multi Aspect Controlled Text Generation Solution For Large Language Models

📄 arXiv: 2410.14144v1 📥 PDF

作者: Chenyang Zhang, Jiayi Lin, Haibo Tong, Bingxuan Hou, Dongyu Zhang, Jialin Li, Junli Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-18

💡 一句话要点

提出一种轻量级数据增强方案，提升大语言模型在多属性控制文本生成任务上的性能。

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

关键词: 多属性控制文本生成 数据增强 大型语言模型 指令调优 文本生成

📋 核心要点

  1. 多属性控制文本生成任务面临数据集偏差和相关性问题，现有方法依赖复杂模型结构，难以适应大型语言模型。
  2. 论文提出一种基于数据增强的轻量级流程，通过增强控制属性和句子来解决数据集偏差和相关性问题。
  3. 实验表明，数据增强后，大型语言模型在多属性控制文本生成任务中准确率提升20%，属性相关性降低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在指令调优后展现出卓越的能力。然而，当缺乏目标任务的高质量指令调优数据时，它们无法达到理想的效果。多属性控制文本生成（MCTG）是这种困境的典型代表，其中属性数据集通常存在偏差和相关性。现有工作通常采用额外的模型结构和策略来解决这些问题，限制了其对LLMs的适应性。为了激活LLMs的MCTG能力，我们提出了一种基于数据增强的轻量级MCTG流程。我们分析了传统数据集中的偏差和相关性，并通过增强的控制属性和句子来解决这些问题。增强的数据集适用于指令调优。实验结果表明，经过数据增强后，LLMs在MCTG任务中表现更好，准确率提高了20%，并且属性相关性降低。

🔬 方法详解

问题定义：多属性控制文本生成（MCTG）任务旨在生成同时满足多个指定属性的文本。现有MCTG数据集通常存在偏差（某些属性组合出现频率远高于其他组合）和相关性（某些属性之间存在统计依赖关系），导致模型难以学习到属性之间的独立控制。现有方法通常通过引入复杂的模型结构或训练策略来缓解这些问题，但这些方法往往难以直接应用于预训练的大型语言模型，且增加了计算成本。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强来解决数据集的偏差和相关性问题。具体来说，通过生成更多样化的、属性分布更均匀的数据，来消除或减少数据集中的偏差和相关性，从而使模型能够更好地学习到属性之间的独立控制。这种方法无需修改模型结构，可以方便地应用于各种大型语言模型。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 数据集分析：分析原始数据集中存在的偏差和相关性。2. 属性增强：根据分析结果，生成新的属性组合，以平衡属性分布。3. 句子增强：为每个新的属性组合生成相应的句子，可以使用各种文本生成技术，例如基于规则的方法、基于模板的方法或基于模型的方法。4. 指令调优：使用增强后的数据集对大型语言模型进行指令调优。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其轻量级和通用性。它不依赖于特定的模型结构或训练策略，而是通过数据增强来解决问题，因此可以方便地应用于各种大型语言模型。此外，该方法还能够有效地解决数据集的偏差和相关性问题，从而提高模型在MCTG任务上的性能。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为该方法主要关注数据增强。句子增强的具体实现方式可以根据实际情况选择，例如可以使用基于规则的方法生成简单句子，也可以使用预训练的文本生成模型生成更复杂的句子。关键在于确保生成句子的属性与指定的属性组合一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过数据增强，大型语言模型在多属性控制文本生成任务中的准确率提高了20%。此外，增强后的模型在生成文本时，属性之间的相关性也显著降低，表明该方法能够有效地解决数据集的偏差和相关性问题。这些结果验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要精确控制文本属性的场景，例如：个性化内容生成、对话系统、广告文案生成、产品描述生成等。通过控制文本的情感、风格、主题等属性，可以生成更符合用户需求和场景的文本，提升用户体验和商业价值。未来，该方法可以进一步扩展到更多属性和更复杂的文本生成任务中。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show remarkable abilities with instruction tuning. However, they fail to achieve ideal tasks when lacking high-quality instruction tuning data on target tasks. Multi-Aspect Controllable Text Generation (MCTG) is a representative task for this dilemma, where aspect datasets are usually biased and correlated. Existing work exploits additional model structures and strategies for solutions, limiting adaptability to LLMs. To activate MCTG ability of LLMs, we propose a lightweight MCTG pipeline based on data augmentation. We analyze bias and correlations in traditional datasets, and address these concerns with augmented control attributes and sentences. Augmented datasets are feasible for instruction tuning. In our experiments, LLMs perform better in MCTG after data augmentation, with a 20% accuracy rise and less aspect correlations.