JAM: Controllable and Responsible Text Generation via Causal Reasoning and Latent Vector Manipulation

作者: Yingbing Huang, Deming Chen, Abhishek K. Umrawal

发布时间: 2025-03-03

来源: arxiv

研究方向: 可控和负责任的文本生成

主要内容

该研究提出了一种名为JAM的框架，通过在LLM的潜在空间中整合因果推理和潜在向量操作，实现了对文本生成的控制和解释。JAM旨在解决大型语言模型在生成文本时缺乏可解释性和可控性的问题。

1. 揭示了LLM生成过程中潜在空间中存在的因果关系，并提供了统计证据。

2. 提出了JAM框架，包括属性分类器训练和潜在向量操作，以实现可控的LLM生成。

3. 在HHH标准和毒性减少任务上进行了实验，结果表明JAM在多个指标上优于现有方法。

4. 进行了消融研究，以提供对LLM潜在向量行为更稳健的分析和潜在的解释。

5. 与传统的CTG方法相比，JAM在GPT-4评估中表现出更高的准确率。

1. 因果推理

2. 潜在向量操作

3. 线性分类器

4. HHH标准

5. 毒性减少基准

6. GPT-4对齐度量

JAM在HHH标准和毒性减少任务上取得了显著的性能提升，与现有方法相比，JAM在多个定量指标和人类评估方面都表现出更好的效果。此外，JAM在计算效率方面也优于其他CTG方法。

探索更复杂的操作，包括专门的代理模型。研究如何将可控文本生成扩展到聊天机器人和问答系统之外的其他应用。