综述 | 大模型的可控文本生成

主要观点总结

本文介绍大模型可控文本生成（CTG）的相关技术，包括任务分类、可控文本生成的方法以及评估方式。文章重点关注Transformer结构的大模型，探索如何将外部控制条件集成到CTG过程中。任务分为内容控制和属性控制，方法分为训练阶段和推理阶段。评估方式包括自动评估、人工评估和基于LLM的评估。

关键观点总结

关键观点1: 可控文本生成的任务分类

任务分为内容控制（结构控制、词汇控制）和属性控制（安全控制、情绪控制、风格控制、主题控制）。

关键观点2: 可控文本生成的方法

方法分为训练阶段（再训练、微调、强化学习）和推理阶段（提示工程、潜在空间操纵、解码干预）。

关键观点3: 可控文本生成的评估方式

评估方式包括自动评估（一般指标、特殊任务指标）、人工评估和基于LLM的评估。介绍了一些可控文本生成的评测榜单，如CTRLEval、ConGenBench等。

关键观点4: 其他信息

作者提到其新书《大大型语言模型实战指南》即将上架，并介绍了公众号相关信息。

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