論文の概要: Multi-Attribute Constraint Satisfaction via Language Model Rewriting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19198v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 12:36:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:56.730998
• Title: Multi-Attribute Constraint Satisfaction via Language Model Rewriting
• Title（参考訳）: 言語モデル書き換えによる多属性制約満足度
• Authors: Ashutosh Baheti, Debanjana Chakraborty, Faeze Brahman, Ronan Le Bras, Ximing Lu, Nouha Dziri, Yejin Choi, Mark Riedl, Maarten Sap,
• Abstract要約: マルチ属性制約満足度(英: Multi-Attribute Constraint Satisfaction, MACS)は、言語モデルを微調整して、複数の外部実値属性に対するユーザ指定制約を満たす手法である。 我々の研究は、NLPやバイオインフォマティクスにまたがる多様な応用に影響を及ぼす、一般化および実値多属性制御のための新しい道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.5778646504987
• License:
• Abstract: Obeying precise constraints on top of multiple external attributes is a common computational problem underlying seemingly different domains, from controlled text generation to protein engineering. Existing language model (LM) controllability methods for multi-attribute constraint satisfaction often rely on specialized architectures or gradient-based classifiers, limiting their flexibility to work with arbitrary black-box evaluators and pretrained models. Current general-purpose large language models, while capable, cannot achieve fine-grained multi-attribute control over external attributes. Thus, we create Multi-Attribute Constraint Satisfaction (MACS), a generalized method capable of finetuning language models on any sequential domain to satisfy user-specified constraints on multiple external real-value attributes. Our method trains LMs as editors by sampling diverse multi-attribute edit pairs from an initial set of paraphrased outputs. During inference, LM iteratively improves upon its previous solution to satisfy constraints for all attributes by leveraging our designed constraint satisfaction reward. We additionally experiment with reward-weighted behavior cloning to further improve the constraint satisfaction rate of LMs. To evaluate our approach, we present a new Fine-grained Constraint Satisfaction (FineCS) benchmark, featuring two challenging tasks: (1) Text Style Transfer, where the goal is to simultaneously modify the sentiment and complexity of reviews, and (2) Protein Design, focusing on modulating fluorescence and stability of Green Fluorescent Proteins (GFP). Our empirical results show that MACS achieves the highest threshold satisfaction in both FineCS tasks, outperforming strong domain-specific baselines. Our work opens new avenues for generalized and real-value multi-attribute control, with implications for diverse applications spanning NLP and bioinformatics.
• Abstract（参考訳）: 複数の外部属性の上の正確な制約を無視することは、制御されたテキスト生成からタンパク質工学まで、一見異なるドメインの基礎となる一般的な計算問題である。 既存の言語モデル(LM)によるマルチ属性制約満足度制御は、特定のアーキテクチャや勾配に基づく分類器に依存しており、任意のブラックボックス評価器や事前訓練されたモデルで動作するように柔軟性を制限している。 現在の汎用の大規模言語モデルは、能力はあるものの、外部属性に対するきめ細かいマルチ属性制御を達成できない。 そこで我々は,複数の外部実値属性に対するユーザ指定制約を満たすために,任意のシーケンシャルドメイン上の言語モデルを微調整できる汎用手法であるMulti-Attribute Constraint Satisfaction (MACS) を開発した。 本手法は,複数属性の編集ペアをパラフレーズ出力から抽出し,エディタとしてLMを訓練する。 推論中、LMは、設計した制約満足報酬を利用することで、すべての属性に対する制約を満たすために、以前のソリューションを反復的に改善します。 さらに, LMの制約満足度を向上させるために, 報酬重み付き行動クローニングを実験した。 提案手法を評価するために,(1)テキストスタイル変換,(2)グリーン蛍光タンパク質(GFP)の蛍光と安定性の調整に焦点をあてたタンパク質設計,の2つの課題を特徴とする,FineCS(FineCS)ベンチマークを提案する。 実験の結果,MACSは両方のFinCSタスクにおいて高い閾値の満足度を達成し,ドメイン固有のベースラインよりも優れていた。 我々の研究は、NLPやバイオインフォマティクスにまたがる多様な応用に影響を及ぼす、一般化および実値多属性制御のための新しい道を開く。

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