机器之心报道
演讲：周明
编辑：萝卜皮
在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表主题演讲《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。
在演讲中，他主要从四个部分进行了介绍：可控文本生成背景、可控文本生成研究进展、澜舟可控文本生成应用实践、总结与展望。说到可控文本生成研究进展，周明总结了三个技术要点：可控文本生成神经网络模型、可控文本生成模型训练与解码、改进生成文本的事实正确性。此外，周明还介绍了澜舟可控文本生成平台，并从应用角度进行介绍，例如基于关键词的内容生成、基于写作模板的内容生成、现代文小说续写等。
以下为周明在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理：
大家下午好，今天非常荣幸来到机器之心开发者日，向大家介绍一下我们最新的工作，我的演讲题目是《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。
主要有四个方面，第一可控文本生成的背景，第二可控文本生成的研究进展，第三澜舟科技在可控文本生成中的应用实践，第四是总结与展望。
可控文本生成背景
先说一下可控文本生成的背景，文本生成大家都清楚，比如我们平时要写一些东西，一般会有题目、关键词或者提纲，然后人开始去写。当然这是一个迭代的过程，第一遍写完之后再改进、修正，直到满意为止。现在我们让机器来写文本，它的输入可以是一个两个关键词、几个小题目。如今，文本生成几乎成了人工智能研究的必要技术，比如写小说、写报告以及对话生成。
文本生成的任务有很多，但什么是可控文本生成？用 AI 去写，有时候可能不是你要表达的意思，有时想控制一下，例如生成的文本里必须包含如下几个关键词，或者必须体现某种风格；比如说幽默或者欢乐的表达，或者文本使用对象是小孩、老人、男孩、女孩之类。这些关键词、限制信息等各种参数就是可控参数，我们希望电脑生成的文本可以满足这些要求。这样生成文本的方式就是可控文本生成。
这里给大家看几个例子，可以输入一些关键词或者事实、知识图谱三元组、键值对（比如天气一定是好，房子一定是白色的），再就是标题，然后电脑就可以自动生成我们想要的文本。
面向文本生成任务的可控文本生成，目前都是用预训练模型来做的，比较常见的有 GPT、BART、T5 等等。预训练模型有时候用海量文本进行自监督学习，有时候用多任务去学习一个语言模型；有的语言模型非常擅长于理解任务，有的非常擅长于生成任务，GPT 之类的模型就比较善于生成任务。
尽管基于预训练的文本生成取得了较大进步，大家看到，有的生成模型生成的文本仍有各种各样的问题，比如内容逻辑错误、内容发散不聚焦、语句重复等等。
可控文本生成研究进展
我给大家简单综述一下可控文本生成最新的研究进展，分三个部分：第一部分是可控文本生成的神经网络模型、细粒度可控文本生成建模方法、长文本生成建模方法；第二部分是可控文本生成的模型训练与解码、可持续学习与轻量化微调、长文本生成模型训练方法、可控生成的解码方法；第三部分是如何改进生成文本的事实正确性，即融入知识的可控文本生成方法。
这些是可控文本生成的一般方法。我们说可控，什么是可控，关键词要体现出来、语义风格要体现出来，具体怎么做？
实现可控生成通常有三种方法，第一种方法是调整解码策略，在解码的时候，把我们希望突出的词的生成概率往上调，使模型倾向于输出这样的词；第二种方法是调整一些训练的目标函数，比如说我们要输出非常快乐的语句，就在 模型的输出层再加一个模块，用于判断它是正面的或者欢快的，然后再输出，这就相当于增加了一个训练函数；第三种就是调整模型输入，像我们用提示方法，或者专门做一个 prompting 网络来控制输出的过程。
像 GPT 是比较常见的方法，但是有些问题，它很难实现细粒度可控的学习。简单采用 Prompting-based 的方法难以实现细粒度的控制，随着生成距离的增加控制能力越来越弱，难以使用一个 Prompting 控制整个生成的文本。
在最近一个 ACL 论文的工作中，研究者提出了细粒度的可控文本生成模型。它有一个 Prompt 网络，把希望可控的部分放在 Prompt 里面，可以是具体的关键词或者写作风格；后面用了一个 GPT，GPT 原封不动，让 GPT 输出文本的表示。为了可控，由于没办法控制 GPT 某一个地方输出你所喜欢的风格，该模型添加额外的一个生成模块，如图中黄色部分，它同时接受 Prompt 网络的输出，加上 GPT 部分的输出，再次作为输入，然后决定下一个词是什么词。这个词决定完了之后，再加入到 GPT 的输出，然后继续生成下一个词。
这样做的好处是，第一利用 Prompt 网络非常灵活；第二不用改 GPT；第三训练成本非常低，因为基本上 GPT 不用动，只需要训练 Prompt 网络和黄色部分的生成网络参数就可以了。
这里有一个小细节，第一步是初始化，这个 Prompt 网络用 GPT 本身的参数来初始化，Prompt 网络就容易达到相对来讲比较满意的值；然后，第二步对 Prompt 做一些预训练；第三步对 Prompt 网络和 GPT 互动的部分再进行一些微调；最后，如果有真实输入和输出对应的数据，可以再把 Prompt 网络进行微调。
第二个是基于记忆网络的长文本生成模型。长文本在用预训练模型生成时越到后面越发散，同时，太长的文本难以放到 Transformer 中计算，所以就把已经生成好的部分用一个记忆网络存着。这里做了一个改进，引入记忆单元（向量矩阵）存储历史信息，并对历史生成信息进行压缩，将记忆网络的部分当成将要生成内容某种意义上的输入，然后输出的结果就变好了。
持续学习是什么意思呢？比如，我已经做了一个文本生成，这个文本生成能实现 N 个任务，现在再做一个文本生成实现 N 1 个任务，同时希望任务之间共享一些参数节省训练效率，这是怎么实现的呢？这里就用了可持续学习的方法。
最右边的蓝图假设有三个任务实现，传统的方法就是三个任务分别训练一个模型，模型和模型之间不搭界；中间的图是三个任务让他们共享一个模型，中间插入一些参数，但每个任务的路径还是独立的；第三个图表示，还是有些路径可以共享的；怎么样利用已有的神经网络部分，不要再做重复的工作呢？
于是提出了可持续学习模型，来一个新的任务的时候，先去算跟已有任务之间的相似度，如果相似度比较大，就重复使用已有的模型，这样来提高效率。
还有一种情况是，在输出的时候总是有重复的词或重复的句子，所以就有人研究使用对比学习方法。这里的对比学习方法意思是，输出的词既要算最大似然，还要跟前面已经输出的词算语义相似度，如果语义相似度特别近则给一个惩罚值。用这个方法就减少了后面的词跟前面的词重复出现的概率。
我们总是希望生成是多样化的生成，尤其是在实际应用的时候。比如营销文案生成的时候，我们希望每一次输出多个结果，而且各不相同。这个解码的多样化是非常重要的任务。怎么样来实现解码的多样化呢？Beam Search 用得比较多，可以生成多个结果；然后 Greedy 的话，每次只选第一个词。但是 Beam Search 和 Greedy 每次输出的结果都类似。这里有人提出了一个新的方法——组合采样；就是在输出的时候，先输出若干个关键词作为前缀词来引导输出，输出的关键词就是多样化的，每个多样化的关键词再用 Beam Search，它的多样化就会增加，这样就有效解决了多样化的问题。
还有一种情况是在生成的时候有知识图谱，如何把领域知识和知识图谱融入在生成过程中，有两种方法可行。第一种方法把这些知识图谱文字化；第二种方法是在生成的时候利用关键词查知识图谱，利用知识图谱拓展输入层，使它生成更多的东西，而每个生成都符合知识图谱。
前面快速介绍了文本生成目前的关键技术，总结一下，第一改进细粒度的生成，第二改进长文本，第三改进多样化的问题，还有减少重复出现问题。这都是文本生成领域大家非常关注的问题。我刚才介绍的绝非是最优的方法，只是给大家一个思路。我们在自己做文本生成的时候也受到很大的启发，也开发了自己的思路。
可控文本生成应用实践
下面介绍一下我们的项目。第一个是我们做了澜舟的可控文本生成平台，最底层是各种各样的数据。我们有一个基于神经网络的生成模型，基于这个模型可以接受垂直领域的数据或者知识图谱。我们目前有弱标注学习数据构建、篇章结构建模、自动评测，然后生成各种各样的文本。
我们在做的时候需要造一些伪数据来训练预训练模型，伪数据就是给一篇文章我们把关键词、知识图谱抽出来，然后反过来把这些知识图谱、关键词作为输入看能不能生成原文，然后训练预训练模型。
基于这样的模型，我们就做了一些工作。第一个是基于关键词的生成，这个是可控文本生成只能输入关键词的时候，让机器根据你的关键词扩展语义，把整篇文章或者一个段落生成出来。目前来讲，我们是生成一个段落；你可以选择文体；也可以定义自己的一个模板，让电脑来进行填空造句，它也可以生成得非常好。
我们在写作的时候，往往可以自己写一小段，但是不太漂亮；这时让电脑来做优化，这个过程叫渲染；有点像做 CV，把一个图形变得更漂亮，我们就模仿这个过程。用户随便输入一些句子或者一两个关键词，然后表达你想写的东西。另外也可以续写，就是人写了一小段，让电脑接着往下写；我们甚至可以指定用现代文或者文言文进行续写。
基于这些成果，我们考虑把文本生成落地，让它有用。于是，我们做了一件事——营销文案生成，即用最快的时间把一个营销文案写出来。这个有很多的应用，好多公司每天都要写营销文案，写的时候既要有趣，还要尊重事实，还要快等等。我们有三步就能生成，第一是指定模板，第二是输入关键词，第三是一键生成。机器跟人做对比，人写一篇营销文案是一个小时，写完了之后还要人工检查审核；用电脑几乎一瞬间写出 N 篇营销文案，而且多样性、趣味性都比较强。
最后总结一下，可控文本生成应用前景非常广泛，但是现在传统的文本生成如果不做可控技术便会有很多问题，最常见的问题就是前后不一致，长文本的时候越写越散，有时候知识无法融入，实现多样化也是它的难题，以及连续出现重复的词、重复的句子等等。相应的工作都有人做了很好的研究，我们把有关的技术融会贯通，加入自己新的技术，做了很多可控文本生成的工作，包括网文写作、渲染、续写，文言文与现代文风格转换。另外，我们把它用在营销文案方面，进行具体的产品落地。未来还有很多工作会引起大家关注。刚刚介绍的可控文本生成研究虽然有点进展，但不是长足的进展，还有很多的地方需要深入的研究，也希望在座的 AI 开发者仔细了解目前的进展情况，结合自己的实际，把可控文本生成推向新的高度，谢谢大家。
有关北京澜舟科技有限公司的详细技术，请访问 https://langboat.com。
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