Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
CoCon
Search
Zhang Yixiao
December 16, 2020
Science
0
340
CoCon
Zhang Yixiao
December 16, 2020
Tweet
Share
More Decks by Zhang Yixiao
See All by Zhang Yixiao
vq-cpc
ldzhangyx
0
340
MixPoet
ldzhangyx
4
380
diora
ldzhangyx
0
250
drummernet
ldzhangyx
0
200
ON-LSTM
ldzhangyx
0
160
Other Decks in Science
See All in Science
論文紹介: PEFA: Parameter-Free Adapters for Large-scale Embedding-based Retrieval Models (WSDM 2024)
ynakano
0
230
創薬における機械学習技術について
kanojikajino
16
5.1k
私たちのプロダクトにとってのよいテスト/good test for our products
camel_404
0
280
白金鉱業Meetup Vol.15 DMLによる条件付処置効果の推定_sotaroIZUMI_20240919
brainpadpr
2
730
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
200
Spectral Sparsification of Hypergraphs
tasusu
0
270
How were Quaternion discovered
kinakomoti321
2
1.2k
04_石井クンツ昌子_お茶の水女子大学理事_副学長_D_I社会実現へ向けて.pdf
sip3ristex
0
260
03_草原和博_広島大学大学院人間社会科学研究科教授_デジタル_シティズンシップシティで_新たな_学び__をつくる.pdf
sip3ristex
0
240
2024-06-16-pydata_london
sofievl
0
630
学術講演会中央大学学員会大分支部
tagtag
0
130
科学で迫る勝敗の法則(名城大学公開講座.2024年10月) / The principle of victory discovered by science (Open lecture in Meijo Univ. 2024)
konakalab
0
290
Featured
See All Featured
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Code Review Best Practice
trishagee
67
18k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
21k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Faster Mobile Websites
deanohume
306
31k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
80
8.9k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.4k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
53
5.4k
Transcript
CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation Presenter: Yixiao
Zhang
TL;DR • 任务:用文本指导文本,进行可控生成 • 亮点: • 让文本成为控制变量:更加灵活 • 漂亮的损失函数 •
模型是自监督训练的 • 结果表明显著加强了语言模型的可控性
Introduction • 基于Transformer的预训练LM成为了新的浪潮,但是从头训练LM 的成本巨大 • 问题:不改变预训练LM的情况下,LM如何进行控制? • 解决办法1:PPLM,通过属性模型控制生成文本 • 缺点:不够精细,可能造成巨大差异
Sumanth Dathathri, Andrea Madotto, Janice Lan, Jane Hung, Eric Frank, Piero Molino, Jason Yosinski, and Rosanne Liu. Plug and play language models: a simple approach to controlled text generation. arXiv preprint arXiv:1912.02164, 2019.
Related Work • 生成包含所需属性的文本 • 早期工作 • 条件生成模型,可通过RL或GAN训练 • 缺陷:对预定属性的要求限制了生成文本的可能类型
• CTRL • 使用control code(预置的metadata)生成文本 • 缺陷:control code也是预先设定的 • PPLM(最相似) • 在LM上插拔一个模块,不重新训练实现生成 • 区别: • 本文旨在在更局部的内容上控制 • CoCon自监督学习,免去了标签数据
Related Work • 文本风格迁移 • 少数研究采用AE以分离表示 • 另外一些模型能识别attribute markers •
一些特定风格相关的n-grams • 通过替换的方式编辑文本风格
CoCon • 模型目标: • 给定引导文本1:−1 和控制文本,模型 生成: • 过程: •
分别编码c和x • 自注意力交互,得 到新的特征 • 进行下一个词预测
CoCon • CoCon是一个单层 Transformer Block • 首先得到x和c的QKV • 将KV拼起来过self-attn
Loss Function • 自重构损失(Self Reconstruction Loss) • 令c = ,使得模型能够学习结合控制文本的内容
• 无文本损失(Null Content Loss) • 令 = ∅,使得模型退化成LM,以生成流畅的文本
Loss Function • 循环重构损失(Cycle Reconstruction Loss) • 在inference中,生成文本不太可能与引导文本共存 • 给定两个不同的文本(,
′)
Loss Function • 对抗损失(Adversarial Loss) • 总优化目标
实验 • 文本引导的文本生成评估指标有BLEU、NIST、METEOR、PPL和 Dist-1/2/3
实验 • 文本引导的文本生成评估指标有BLEU、NIST、METEOR、PPL和 Dist-1/2/3
例子
多个控制