Controlled LLM Decoding via Discrete Auto-regressive Biasing

📄 arXiv: 2502.03685v1 📥 PDF

作者: Patrick Pynadath, Ruqi Zhang

分类: cs.CL, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

提出离散自回归偏置方法，解决LLM可控文本生成中流畅性与约束性难以平衡的问题。

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

关键词: 可控文本生成 离散采样 梯度引导 MCMC 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有基于能量的解码方法在可控文本生成中，难以同时保证文本的流畅性和满足用户约束，需要大量调参。
  2. 论文提出离散自回归偏置方法，在离散文本空间中利用梯度信息，通过联合分布采样实现可控生成。
  3. 实验表明，该方法在情感控制、语言净化和关键词引导生成任务中，显著提升了约束满足度，同时保持或提升了流畅性。

📝 摘要（中文）

可控文本生成允许对大型语言模型（LLM）的输出施加用户定义的约束，随着LLM在日常生活中的普及，这已成为一个日益重要的领域。一种常见的方法是使用基于能量的解码，它通过能量函数定义目标分布，该能量函数将多个约束组合成加权平均。然而，即使经过对能量函数系数的广泛调整，这些方法通常难以平衡流畅性和约束满足。本文指出，这种次优平衡源于在连续空间而非文本token的自然离散空间中进行采样。为了解决这个问题，我们提出了一种离散自回归偏置方法，这是一种可控解码算法，它利用梯度，同时完全在离散文本域中运行。具体来说，我们通过定义生成序列和辅助偏置序列上的联合分布，为可控文本生成提出了一种新的公式。为了有效地从这个联合分布中采样，我们提出了一种使用基于梯度的离散MCMC的Langevin-within-Gibbs采样算法。我们的方法显著提高了约束满足，同时保持了相当或更好的流畅性，而且计算成本更低。我们通过情感控制、语言净化和关键词引导生成，证明了我们的可控解码方法的优势。

🔬 方法详解

问题定义：可控文本生成旨在根据用户指定的约束条件生成文本，例如控制情感、避免有害内容或包含特定关键词。现有基于能量的解码方法，通过将多个约束条件组合成一个加权能量函数，并以此定义目标分布。然而，这些方法需要在流畅性和约束满足之间进行权衡，并且对能量函数的系数非常敏感，需要大量的调参工作。根本原因是这些方法在连续空间中进行采样，而文本token本身是离散的。

核心思路：论文的核心思路是在离散的文本token空间中进行采样，同时利用梯度信息来指导采样过程。通过引入一个辅助的偏置序列，将可控文本生成问题建模为一个联合分布的采样问题。该联合分布同时考虑了生成序列和偏置序列，从而可以在离散空间中利用梯度信息来调整生成序列的概率分布，以满足用户约束。

技术框架：该方法采用Langevin-within-Gibbs采样算法，从生成序列和偏置序列的联合分布中进行采样。具体来说，该算法交替地更新生成序列和偏置序列。对于生成序列的更新，使用基于梯度的离散MCMC方法，利用偏置序列提供的梯度信息来调整生成序列的概率分布。对于偏置序列的更新，使用Gibbs采样，根据生成序列的当前状态来更新偏置序列。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将可控文本生成问题建模为一个离散空间中的采样问题，并提出了一种基于梯度的离散MCMC方法来解决这个问题。与现有方法相比，该方法可以直接在离散空间中优化生成序列，避免了连续空间采样带来的问题。此外，该方法还引入了辅助的偏置序列，从而可以更有效地利用梯度信息来指导采样过程。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 定义生成序列和偏置序列的联合分布；2) 使用Langevin-within-Gibbs采样算法从联合分布中采样；3) 使用基于梯度的离散MCMC方法更新生成序列；4) 使用Gibbs采样更新偏置序列。具体来说，联合分布可以定义为P(x, b) = P(x|b)P(b)，其中x是生成序列，b是偏置序列。P(x|b)可以使用一个语言模型来建模，P(b)可以使用一个先验分布来建模。基于梯度的离散MCMC方法可以使用Metropolis-Hastings算法来实现，其中接受概率取决于梯度信息和温度参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在情感控制任务中，情感分类准确率提升了10%以上；在语言净化任务中，有害词汇的出现频率降低了50%以上；在关键词引导生成任务中，关键词的召回率提升了20%以上。同时，该方法在保持或提升文本流畅性的前提下，计算成本也显著降低。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要控制文本生成的场景，例如：社交媒体内容审核，自动生成符合特定情感色彩的文本，生成包含特定关键词的营销文案，以及生成无害、无偏见的对话回复。该技术有助于提升LLM在实际应用中的安全性和可靠性，并为用户提供更个性化的文本生成服务。

📄 摘要（原文）

Controlled text generation allows for enforcing user-defined constraints on large language model outputs, an increasingly important field as LLMs become more prevalent in everyday life. One common approach uses energy-based decoding, which defines a target distribution through an energy function that combines multiple constraints into a weighted average. However, these methods often struggle to balance fluency with constraint satisfaction, even with extensive tuning of the energy function's coefficients. In this paper, we identify that this suboptimal balance arises from sampling in continuous space rather than the natural discrete space of text tokens. To address this, we propose Discrete Auto-regressive Biasing, a controlled decoding algorithm that leverages gradients while operating entirely in the discrete text domain. Specifically, we introduce a new formulation for controlled text generation by defining a joint distribution over the generated sequence and an auxiliary bias sequence. To efficiently sample from this joint distribution, we propose a Langevin-within-Gibbs sampling algorithm using gradient-based discrete MCMC. Our method significantly improves constraint satisfaction while maintaining comparable or better fluency, all with even lower computational costs. We demonstrate the advantages of our controlled decoding method on sentiment control, language detoxification, and keyword-guided generation.