論文の概要: Tractable Control for Autoregressive Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07438v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 03:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 11:23:46.461056
• Title: Tractable Control for Autoregressive Language Generation
• Title（参考訳）: 自動回帰言語生成のためのトラクタブル制御
• Authors: Honghua Zhang, Meihua Dang, Nanyun Peng, Guy Van den Broeck
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰テキスト生成に語彙制約を課すため,トラクタブル確率モデルを提案する。 我々は,制約付きテキスト生成の挑戦的ベンチマークであるCommonGen上で,GeLaToが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.206078514439966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of autoregressive large language models in text generation, it remains a major challenge to generate text that satisfies complex constraints: sampling from the conditional distribution $\Pr(\text{text} | \alpha)$ is intractable for even the simplest lexical constraints $\alpha$. To overcome this challenge, we propose to use tractable probabilistic models to impose lexical constraints in autoregressive text generation, which we refer to as GeLaTo. To demonstrate the effectiveness of this framework, we use distilled hidden Markov models to control autoregressive generation from GPT2. GeLaTo achieves state-of-the-art performance on CommonGen, a challenging benchmark for constrained text generation, beating a wide range of strong baselines by a large margin. Our work not only opens up new avenues for controlling large language models but also motivates the development of more expressive tractable probabilistic models.
• Abstract（参考訳）: テキスト生成における自己回帰的な大規模言語モデルの成功にもかかわらず、複雑な制約を満たすテキストを生成することは依然として大きな課題である。 この課題を克服するために,我々は,GeLaToと呼ばれる自動回帰テキスト生成に語彙制約を課すために,トラクタブル確率モデルを提案する。 本フレームワークの有効性を示すため, 蒸留したマルコフモデルを用いて, GPT2からの自己回帰生成を制御する。 GeLaToは制約付きテキスト生成の挑戦的なベンチマークであるCommonGenの最先端のパフォーマンスを達成し、幅広い強力なベースラインを大きなマージンで上回る。 我々の研究は、大きな言語モデルを制御するための新しい道を開くだけでなく、より表現力のある扱いやすい確率モデルの開発を動機付ける。

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