Length Controlled Generation for Black-box LLMs

📄 arXiv: 2412.14656v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Gu, Wenjie Wang, Xiaocheng Feng, Weihong Zhong, Kun Zhu, Lei Huang, Tat-Seng Chua, Bing Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-19

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出基于Metropolis-Hastings算法的迭代采样框架，实现黑盒LLM的精确长度控制

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

关键词: 长度控制 大型语言模型 黑盒模型 Metropolis-Hastings算法 迭代采样 文本生成 指令遵循

📋 核心要点

  1. 现有LLM难以精确控制生成文本长度，限制了其在实际应用中的能力。
  2. 提出基于Metropolis-Hastings算法的迭代采样框架，无需修改LLM参数即可实现长度控制。
  3. 实验表明，该框架在Llama3.1上实现了近100%的长度控制成功率，计算开销小。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在指令遵循方面表现出色，但难以精确控制生成文本的长度，这在许多实际应用中至关重要。现有的长度控制方法通常需要微调LLMs的参数，效率低下且并非最优。本文提出了一种新颖的迭代采样框架，用于文本长度控制，该框架将Metropolis-Hastings算法与重要性采样加速策略相结合。该框架能够高效且可靠地调节LLMs生成长度受限的文本，而无需修改底层参数，从而保留了LLMs的原始能力。实验结果表明，我们的框架在Llama3.1上实现了近100%的长度控制成功率，适用于长度可控的抽象摘要和长度约束的指令遵循等任务，且计算开销极小。这突显了我们的方法在更广泛的应用中实现精确长度控制的巨大潜力，同时不影响LLMs的多功能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决黑盒大型语言模型（LLMs）在生成文本时难以精确控制长度的问题。现有方法通常需要对LLM进行微调，这不仅计算成本高昂，而且可能损害LLM原有的能力，使其在其他任务上的表现下降。因此，如何在不修改LLM参数的前提下，实现精确的长度控制是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用Metropolis-Hastings算法，通过迭代采样的方式，逐步调整生成的文本，使其长度逼近目标长度。这种方法将长度控制问题转化为一个概率采样问题，通过接受或拒绝新的采样结果，最终得到满足长度约束的文本。同时，为了提高采样效率，论文还引入了重要性采样加速策略。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 初始文本生成：使用黑盒LLM生成初始文本。2) 长度评估：评估当前生成文本的长度。3) Metropolis-Hastings采样：基于当前文本，通过一定的策略生成新的候选文本，并计算接受概率。如果接受概率大于一个随机数，则接受新的文本，否则拒绝。4) 重要性采样加速：利用重要性采样技术，加速采样过程，提高效率。5) 迭代：重复步骤2-4，直到生成文本的长度满足目标长度约束。

关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了一种无需修改LLM参数的长度控制方法。与现有方法相比，该方法能够保留LLM原有的能力，并且计算成本更低。此外，将Metropolis-Hastings算法与重要性采样加速策略相结合，进一步提高了采样效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 候选文本生成策略：如何生成新的候选文本，例如通过随机插入、删除或替换单词。2) 接受概率计算：如何定义接受概率，使其能够引导采样过程朝着目标长度逼近。3) 重要性采样策略：如何选择合适的重要性分布，以提高采样效率。这些策略的具体实现细节在论文中进行了详细描述，但具体参数设置和损失函数等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在Llama3.1上实现了近100%的长度控制成功率，适用于长度可控的抽象摘要和长度约束的指令遵循等任务。与现有方法相比，该方法无需修改LLM参数，并且计算开销极小。这些结果表明，该方法在实际应用中具有很高的可行性和价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要精确长度控制的文本生成任务中，例如：自动摘要、机器翻译、对话系统、内容创作等。通过该方法，可以更好地控制生成文本的长度，提高用户体验和任务完成质量。未来，该方法有望进一步扩展到其他文本属性的控制，例如：情感、风格等，从而实现更加精细化的文本生成。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive instruction following capabilities, while still struggling to accurately manage the length of the generated text, which is a fundamental requirement in many real-world applications. Existing length control methods involve fine-tuning the parameters of LLMs, which is inefficient and suboptimal for practical use. In this paper, we propose a novel iterative sampling framework for text length control, integrating the Metropolis-Hastings algorithm with an importance sampling acceleration strategy. This framework efficiently and reliably regulates LLMs to generate length-constrained text without modifying the underlying parameters, thereby preserving the original capabilities of LLMs. Experimental results demonstrate that our framework achieves almost 100\% success rates of length control on Llama3.1 for tasks such as length-controlled abstractive summarization and length-constrained instruction following, with minimal additional computational overhead. This also highlights the significant potential of our method for precise length control across a broader range of applications, without compromising the versatility of LLMs.