Controllable
#ComputerVision
#NaturalLanguageGeneration
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#VisionLanguageModel
Issue Date: 2025-07-25 [Paper Note] CaptionSmiths: Flexibly Controlling Language Pattern in Image Captioning, Kuniaki Saito+, arXiv'25 SummaryCaptionSmithsは、画像キャプショニングモデルがキャプションの特性（長さ、記述性、単語の独自性）を柔軟に制御できる新しいアプローチを提案。人間の注釈なしで特性を定量化し、短いキャプションと長いキャプションの間で補間することで条件付けを実現。実証結果では、出力キャプションの特性をスムーズに変化させ、語彙的整合性を向上させることが示され、誤差を506%削減。コードはGitHubで公開。 Comment元ポスト:https://x.com/a_hasimoto/status/1948258269668970782?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来はDiscreteに表現されていたcaptioningにおける特性をCondition Caluculatorを導入することでcontinuousなrepresentationによって表現し、Caluculatorに人間によるinput, あるいは表現したいConditionを持つexampleをinputすることで、生成時に反映させるような手法を提案している模様。Conditionで利用するpropertyについては、提案手法ではLength, Descriptive, Uniqueness of Vocabulariesの3つを利用している（が、他のpropertyでも本手法は適用可能と思われる）。このとき、あるpropertyの値を変えることで他のpropertyが変化してしまうと制御ができなくなるため、property間のdecorrelationを実施している。これは、あるproperty Aから別のproperty Bの値を予測し、オリジナルのpropertyの値からsubtractする、といった処理を順次propertyごとに実施することで実現される。Appendixに詳細が記述されている。
#Survey
#ComputerVision
#Pocket
#NLP
#DiffusionModel
#TextToImageGeneration
Issue Date: 2025-08-07 [Paper Note] Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Models: A Survey, Pu Cao+, arXiv'24 Summary拡散モデルはテキスト誘導生成において大きな進展を遂げたが、テキストのみでは多様な要求に応えられない。本調査では、T2I拡散モデルの制御可能な生成に関する文献をレビューし、理論的基盤と実践的進展をカバー。デノイジング拡散確率モデルの基本を紹介し、制御メカニズムを分析。生成条件の異なるカテゴリに整理した文献リストを提供。 #Pocket #NLP #LanguageModel #PositionalEncoding #Length
Issue Date: 2025-01-03 Precise Length Control in Large Language Models, Bradley Butcher+, arXiv'24 Summary本研究では、LLMの応答の長さを正確に制御するために、二次的な長さ差位置エンコーディング（LDPE）を用いたアプローチを提案。LDPEを組み込むことで、モデルは平均3トークン未満の誤差で望ましい長さで応答を終了できるようになる。また、柔軟な上限長さ制御を可能にするMax New Tokens++も導入。実験結果は、質問応答や文書要約において応答の質を維持しつつ正確な長さ制御が実現できることを示している。 Comment元ポスト:https://x.com/dair_ai/status/1870821203780256178?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q・1647
などのEncoder-Decoderモデルで行われていたoutput lengthの制御をDecoder-onlyモデルでもやりました、という話に見える。
Issue Date: 2025-07-25 [Paper Note] CaptionSmiths: Flexibly Controlling Language Pattern in Image Captioning, Kuniaki Saito+, arXiv'25 SummaryCaptionSmithsは、画像キャプショニングモデルがキャプションの特性（長さ、記述性、単語の独自性）を柔軟に制御できる新しいアプローチを提案。人間の注釈なしで特性を定量化し、短いキャプションと長いキャプションの間で補間することで条件付けを実現。実証結果では、出力キャプションの特性をスムーズに変化させ、語彙的整合性を向上させることが示され、誤差を506%削減。コードはGitHubで公開。 Comment元ポスト:https://x.com/a_hasimoto/status/1948258269668970782?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q従来はDiscreteに表現されていたcaptioningにおける特性をCondition Caluculatorを導入することでcontinuousなrepresentationによって表現し、Caluculatorに人間によるinput, あるいは表現したいConditionを持つexampleをinputすることで、生成時に反映させるような手法を提案している模様。Conditionで利用するpropertyについては、提案手法ではLength, Descriptive, Uniqueness of Vocabulariesの3つを利用している（が、他のpropertyでも本手法は適用可能と思われる）。このとき、あるpropertyの値を変えることで他のpropertyが変化してしまうと制御ができなくなるため、property間のdecorrelationを実施している。これは、あるproperty Aから別のproperty Bの値を予測し、オリジナルのpropertyの値からsubtractする、といった処理を順次propertyごとに実施することで実現される。Appendixに詳細が記述されている。
Issue Date: 2025-08-07 [Paper Note] Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Models: A Survey, Pu Cao+, arXiv'24 Summary拡散モデルはテキスト誘導生成において大きな進展を遂げたが、テキストのみでは多様な要求に応えられない。本調査では、T2I拡散モデルの制御可能な生成に関する文献をレビューし、理論的基盤と実践的進展をカバー。デノイジング拡散確率モデルの基本を紹介し、制御メカニズムを分析。生成条件の異なるカテゴリに整理した文献リストを提供。 #Pocket #NLP #LanguageModel #PositionalEncoding #Length
Issue Date: 2025-01-03 Precise Length Control in Large Language Models, Bradley Butcher+, arXiv'24 Summary本研究では、LLMの応答の長さを正確に制御するために、二次的な長さ差位置エンコーディング（LDPE）を用いたアプローチを提案。LDPEを組み込むことで、モデルは平均3トークン未満の誤差で望ましい長さで応答を終了できるようになる。また、柔軟な上限長さ制御を可能にするMax New Tokens++も導入。実験結果は、質問応答や文書要約において応答の質を維持しつつ正確な長さ制御が実現できることを示している。 Comment元ポスト:https://x.com/dair_ai/status/1870821203780256178?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q・1647
などのEncoder-Decoderモデルで行われていたoutput lengthの制御をDecoder-onlyモデルでもやりました、という話に見える。
#Survey
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
Issue Date: 2024-08-25
Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv'24
SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。
CommentSurveyの内容
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#InstructionTuning
#Length
Issue Date: 2024-07-30
Following Length Constraints in Instructions, Weizhe Yuan+, N_A, arXiv'24
Summaryアラインされた命令に従うモデルは、非アラインのモデルよりもユーザーの要求をよりよく満たすことができることが示されています。しかし、このようなモデルの評価には長さのバイアスがあり、訓練アルゴリズムは長い応答を学習することでこのバイアスを利用する傾向があることが示されています。本研究では、推論時に所望の長さ制約を含む命令で制御できるモデルの訓練方法を示します。このようなモデルは、長さ指示された評価において優れており、GPT4、Llama 3、Mixtralなどの標準的な命令に従うモデルを上回っています。
CommentSoTA LLMがOutput長の制約に従わないことを示し、それを改善する学習手法LIFT-DPOを提案
元ツイート: https://x.com/jaseweston/status/1805771223747481690?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #ComputerVision #Pocket #NLP #MulltiModal #TextToImageGeneration Issue Date: 2025-08-07 [Paper Note] Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models, Lvmin Zhang+, arXiv'23 SummaryControlNetは、テキストから画像への拡散モデルに空間的な条件制御を追加するためのニューラルネットワークアーキテクチャであり、事前学習済みのエンコーディング層を再利用して多様な条件制御を学習します。ゼロ畳み込みを用いてパラメータを徐々に増加させ、有害なノイズの影響を軽減します。Stable Diffusionを用いて様々な条件制御をテストし、小規模および大規模データセットに対して堅牢性を示しました。ControlNetは画像拡散モデルの制御における広範な応用の可能性を示唆しています。 CommentControlNet論文 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-07-18 An Invariant Learning Characterization of Controlled Text Generation, ACL'23 Summary制御された生成では、予測器の訓練に使用される分布と異なるテキストの分布がある場合、パフォーマンスが低下することが示されている。この問題に対処するために、不変性を持つ予測器が効果的であるという考え方が提案されている。さらに、この特性を活かすための自然な解決策とヒューリスティックも提案されている。実験結果は、制御された生成における分布シフトの課題と不変性手法の潜在能力を示している。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #Argument Issue Date: 2023-07-18 ArgU: A Controllable Factual Argument Generator, ACL'23 Summary本研究では、高品質な論証を自動生成するために、制御コードを使用したニューラル論証生成器ArgUを提案します。また、論証スキームを特定するための大規模なデータセットを作成し、注釈付けとデータセット作成のフレームワークについて詳細に説明します。さらに、論証テンプレートを生成する推論戦略を試行し、多様な論証を自動的に生成することが可能であることを示します。 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-07-15 Controllable Text Generation via Probability Density Estimation in the Latent Space, ACL'23 Summary本研究では、潜在空間での確率密度推定を用いた新しい制御フレームワークを提案しています。この手法は、可逆変換関数を使用して潜在空間の複雑な分布を単純なガウス分布にマッピングし、洗練された柔軟な制御を行うことができます。実験結果では、提案手法が属性の関連性とテキストの品質において強力なベースラインを上回り、新たなSOTAを達成していることが示されています。さらなる分析により、制御戦略の柔軟性が示されています。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #NLP #Dataset #Factuality Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL'23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #Prompting Issue Date: 2023-07-15 Tailor: A Soft-Prompt-Based Approach to Attribute-Based Controlled Text Generation, ACL'23 Summary属性ベースの制御されたテキスト生成（CTG）では、望ましい属性を持つ文を生成することが目指されている。従来の手法では、ファインチューニングや追加の属性分類器を使用していたが、ストレージと推論時間の増加が懸念されていた。そこで、本研究では効率的なパラメータを使用した属性ベースのCTGを提案している。具体的には、各属性を事前学習された連続ベクトルとして表現し、固定された事前学習言語モデルをガイドして属性を満たす文を生成する。さらに、2つの解決策を提供して、組み合わせを強化している。実験の結果、追加のトレーニングパラメータのみで効果的な改善が実現できることが示された。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2023-07-15 Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation, ACL'23 Summary本研究では、注釈のない属性によって制御可能なテキスト生成データセットのパフォーマンスが低下する問題に対して、「focused prefix tuning（FPT）」という手法を提案しています。FPTは望ましい属性に焦点を当てることで、制御精度とテキストの流暢さを向上させることができます。また、FPTは複数属性制御タスクにおいても、既存のモデルを再トレーニングすることなく新しい属性を制御する柔軟性を持ちながら、制御精度を保つことができます。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #LanguageModel Issue Date: 2023-07-13 Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation, ACL'23 Summary既存のテキスト生成モデルには制約があり、シーケンス・トゥ・シーケンスのパラダイムに従っている。私たちは、構文にガイドされた生成スキーマを提案し、構文解析木に従ってシーケンスを生成する。提案手法は、パラフレーズ生成と機械翻訳の実験でベースラインを上回り、解釈可能性、制御可能性、多様性の観点でも効果的であることを示している。 #NeuralNetwork #ComputerVision #Pocket #VideoGeneration/Understandings Issue Date: 2023-05-12 Sketching the Future （STF）: Applying Conditional Control Techniques to Text-to-Video Models, Rohan Dhesikan+, arXiv'23 Summaryゼロショットのテキストから動画生成をControlNetと組み合わせ、スケッチされたフレームを基に動画を生成する新手法を提案。フレーム補間を行い、Text-to-Video Zeroアーキテクチャを活用して高品質で一貫性のある動画を生成。デモ動画やリソースを提供し、さらなる研究を促進。 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-04-30 Controlled Text Generation with Natural Language Instructions, Wangchunshu Zhou+, N_A, arXiv'23 Summary本研究では、自然言語の説明と制約のデモンストレーションに基づいて、異なる制約を組み込むことができる制御されたテキスト生成フレームワークであるInstructCTGを提案しています。制約を自然言語の指示に言い換えて、弱く監督されたトレーニングデータを形成し、事前にトレーニングされた言語モデルを微調整して、さまざまなタイプの制約を組み込むことができます。InstructCTGは、異なる制約タイプに対してより柔軟であり、生成品質と速度にはほとんど影響を与えず、再トレーニングなしに新しい制約に適応することができます。 Comment
#NaturalLanguageGeneration #NLP #LanguageModel Issue Date: 2023-04-28 Tractable Control for Autoregressive Language Generation, Zhang+, UCLA, arXiv'23 <span class=\"snippet\">Comment自然言語生成モデルで、何らかのシンプルなconstiaint αの元p\(xi|xi-1,α)を生成しようとしても計算ができない。このため、言語モデルをfinetuningするか、promptで制御するか、などがおこなわれる。しかしこの方法は近似的な解法であり、αがたとえシンプルであっても（何らかの語尾を付与するなど）、必ずしも満たした生成が行われるとは限らない。これは単に言語モデルがautoregressiveな方法で次のトークンの分布を予測しているだけであることに起因している。そこで、この問題を解決するために、tractable probabilistic model（TPM）を導入し、解決した。
評価の結果、CommonGenにおいて、SoTAを達成した。
尚、TPMについては要勉強である</span>
#NaturalLanguageGeneration
#Pocket
#NLP
Issue Date: 2023-07-18
An Extensible Plug-and-Play Method for Multi-Aspect Controllable Text Generation, Xuancheng Huang+, N_A, arXiv'22
Summary本研究では、テキスト生成において複数の側面を制御する方法について研究しました。従来の方法では、プレフィックスの相互干渉により制約が低下し、未知の側面の組み合わせを制御することが制限されていました。そこで、トレーニング可能なゲートを使用してプレフィックスの介入を正規化し、相互干渉の増加を抑制する方法を提案しました。この方法により、トレーニング時に未知の制約を低コストで拡張することができます。さらに、カテゴリカルな制約と自由形式の制約の両方を処理する統一された方法も提案しました。実験により、提案手法が制約の正確さ、テキストの品質、拡張性においてベースラインよりも優れていることが示されました。
#NeuralNetwork
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
#DataToTextGeneration
#ConceptToTextGeneration
#ICML
Issue Date: 2017-12-31
Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML'17
CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元となるfeatureのある次元が、たとえばpolarityなどに対応しており、その次元の数値をいじるだけで生成されるテキストをcontrolできる。
テキストを生成する際に、生成されるテキストをコントロールするための研究。 テキストを生成する際には、基本的にはVariational Auto Encoder(VAE)を用いる。
VAEは、入力をエンコードするEncoderと、エンコードされた潜在変数zからテキストを生成するGeneratorの2つの機構によって構成されている。
この研究では、生成されるテキストをコントロールするために、VAEの潜在変数zに、生成するテキストのattributeを表す変数cを新たに導入。
たとえば、一例として、変数cをsentimentに対応させた場合、変数cの値を変更すると、生成されるテキストのsentimentが変化するような生成が実現可能。
次に、このような生成を実現できるようなパラメータを学習したいが、学習を行う際のポイントは、以下の二つ。
cで指定されたattributeが反映されたテキストを生成するように学習
潜在変数zとattributeに関する変数cの独立性を保つように学習 （cには制御したいattributeに関する情報のみが格納され、その他の情報は潜在変数zに格納されるように学習する)
1を実現するために、新たにdiscriminatorと呼ばれる識別器を用意し、VAEが生成したテキストのattributeをdiscriminatorで分類し、その結果をVAEのGeneratorにフィードバックすることで、attributeが反映されたテキストを生成できるようにパラメータの学習を行う。 （これにはラベル付きデータが必要だが、少量でも学習できることに加えて、sentence levelのデータだけではなくword levelのデータでも学習できる。）
また、2を実現するために、VAEが生成したテキストから、生成する元となった潜在変数zが再現できるようにEncoderのパラメータを学習。
実験では、sentimentとtenseをコントロールする実験が行われており、attributeを表す変数cを変更することで、以下のようなテキストが生成されており興味深い。
[sentimentを制御した例]
this movie was awful and boring. (negative)
this movie was funny and touching. (positive)
[tenseを制御した例]
this was one of the outstanding thrillers of the last decade
this is one of the outstanding thrillers of the all time
this will be one of the great thrillers of the all timeVAEは通常のAutoEncoderと比較して、奥が深くて勉強してみておもしろかった。 Reparametrization Trickなどは知らなかった。管理人による解説資料:
[Controllable Text Generation.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1595121/Controllable.Text.Generation.pdf)
slideshare: https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/towards-controlled-generation-of-text #NeuralNetwork #NLP #EMNLP #Length Issue Date: 2025-01-03 Controlling Output Length in Neural Encoder-Decoders, Yuta Kikuchi+, EMNLP'16 Summaryニューラルエンコーダ-デコーダモデルの出力長を制御する方法を提案。特にテキスト要約において、デコーディングと学習に基づく2つのアプローチを用い、学習ベースの方法が要約の質を保ちながら長さを調整できることを示した。 CommentEncoder-Decoderモデルにおいてoutput lengthを制御する手法を提案した最初の研究
元ツイート: https://x.com/jaseweston/status/1805771223747481690?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q #ComputerVision #Pocket #NLP #MulltiModal #TextToImageGeneration Issue Date: 2025-08-07 [Paper Note] Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models, Lvmin Zhang+, arXiv'23 SummaryControlNetは、テキストから画像への拡散モデルに空間的な条件制御を追加するためのニューラルネットワークアーキテクチャであり、事前学習済みのエンコーディング層を再利用して多様な条件制御を学習します。ゼロ畳み込みを用いてパラメータを徐々に増加させ、有害なノイズの影響を軽減します。Stable Diffusionを用いて様々な条件制御をテストし、小規模および大規模データセットに対して堅牢性を示しました。ControlNetは画像拡散モデルの制御における広範な応用の可能性を示唆しています。 CommentControlNet論文 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-07-18 An Invariant Learning Characterization of Controlled Text Generation, ACL'23 Summary制御された生成では、予測器の訓練に使用される分布と異なるテキストの分布がある場合、パフォーマンスが低下することが示されている。この問題に対処するために、不変性を持つ予測器が効果的であるという考え方が提案されている。さらに、この特性を活かすための自然な解決策とヒューリスティックも提案されている。実験結果は、制御された生成における分布シフトの課題と不変性手法の潜在能力を示している。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #Argument Issue Date: 2023-07-18 ArgU: A Controllable Factual Argument Generator, ACL'23 Summary本研究では、高品質な論証を自動生成するために、制御コードを使用したニューラル論証生成器ArgUを提案します。また、論証スキームを特定するための大規模なデータセットを作成し、注釈付けとデータセット作成のフレームワークについて詳細に説明します。さらに、論証テンプレートを生成する推論戦略を試行し、多様な論証を自動的に生成することが可能であることを示します。 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-07-15 Controllable Text Generation via Probability Density Estimation in the Latent Space, ACL'23 Summary本研究では、潜在空間での確率密度推定を用いた新しい制御フレームワークを提案しています。この手法は、可逆変換関数を使用して潜在空間の複雑な分布を単純なガウス分布にマッピングし、洗練された柔軟な制御を行うことができます。実験結果では、提案手法が属性の関連性とテキストの品質において強力なベースラインを上回り、新たなSOTAを達成していることが示されています。さらなる分析により、制御戦略の柔軟性が示されています。 #DocumentSummarization #NaturalLanguageGeneration #NLP #Dataset #Factuality Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL'23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #Prompting Issue Date: 2023-07-15 Tailor: A Soft-Prompt-Based Approach to Attribute-Based Controlled Text Generation, ACL'23 Summary属性ベースの制御されたテキスト生成（CTG）では、望ましい属性を持つ文を生成することが目指されている。従来の手法では、ファインチューニングや追加の属性分類器を使用していたが、ストレージと推論時間の増加が懸念されていた。そこで、本研究では効率的なパラメータを使用した属性ベースのCTGを提案している。具体的には、各属性を事前学習された連続ベクトルとして表現し、固定された事前学習言語モデルをガイドして属性を満たす文を生成する。さらに、2つの解決策を提供して、組み合わせを強化している。実験の結果、追加のトレーニングパラメータのみで効果的な改善が実現できることが示された。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #PEFT(Adaptor/LoRA) Issue Date: 2023-07-15 Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation, ACL'23 Summary本研究では、注釈のない属性によって制御可能なテキスト生成データセットのパフォーマンスが低下する問題に対して、「focused prefix tuning（FPT）」という手法を提案しています。FPTは望ましい属性に焦点を当てることで、制御精度とテキストの流暢さを向上させることができます。また、FPTは複数属性制御タスクにおいても、既存のモデルを再トレーニングすることなく新しい属性を制御する柔軟性を持ちながら、制御精度を保つことができます。 #NaturalLanguageGeneration #NLP #LanguageModel Issue Date: 2023-07-13 Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation, ACL'23 Summary既存のテキスト生成モデルには制約があり、シーケンス・トゥ・シーケンスのパラダイムに従っている。私たちは、構文にガイドされた生成スキーマを提案し、構文解析木に従ってシーケンスを生成する。提案手法は、パラフレーズ生成と機械翻訳の実験でベースラインを上回り、解釈可能性、制御可能性、多様性の観点でも効果的であることを示している。 #NeuralNetwork #ComputerVision #Pocket #VideoGeneration/Understandings Issue Date: 2023-05-12 Sketching the Future （STF）: Applying Conditional Control Techniques to Text-to-Video Models, Rohan Dhesikan+, arXiv'23 Summaryゼロショットのテキストから動画生成をControlNetと組み合わせ、スケッチされたフレームを基に動画を生成する新手法を提案。フレーム補間を行い、Text-to-Video Zeroアーキテクチャを活用して高品質で一貫性のある動画を生成。デモ動画やリソースを提供し、さらなる研究を促進。 #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2023-04-30 Controlled Text Generation with Natural Language Instructions, Wangchunshu Zhou+, N_A, arXiv'23 Summary本研究では、自然言語の説明と制約のデモンストレーションに基づいて、異なる制約を組み込むことができる制御されたテキスト生成フレームワークであるInstructCTGを提案しています。制約を自然言語の指示に言い換えて、弱く監督されたトレーニングデータを形成し、事前にトレーニングされた言語モデルを微調整して、さまざまなタイプの制約を組み込むことができます。InstructCTGは、異なる制約タイプに対してより柔軟であり、生成品質と速度にはほとんど影響を与えず、再トレーニングなしに新しい制約に適応することができます。 Comment
#NaturalLanguageGeneration #NLP #LanguageModel Issue Date: 2023-04-28 Tractable Control for Autoregressive Language Generation, Zhang+, UCLA, arXiv'23 <span class=\"snippet\">Comment自然言語生成モデルで、何らかのシンプルなconstiaint αの元p\(xi|xi-1,α)を生成しようとしても計算ができない。このため、言語モデルをfinetuningするか、promptで制御するか、などがおこなわれる。しかしこの方法は近似的な解法であり、αがたとえシンプルであっても（何らかの語尾を付与するなど）、必ずしも満たした生成が行われるとは限らない。これは単に言語モデルがautoregressiveな方法で次のトークンの分布を予測しているだけであることに起因している。そこで、この問題を解決するために、tractable probabilistic model（TPM）を導入し、解決した。
評価の結果、CommonGenにおいて、SoTAを達成した。
尚、TPMについては要勉強である</span>
#NaturalLanguageGeneration
#Pocket
#NLP
Issue Date: 2023-07-18
An Extensible Plug-and-Play Method for Multi-Aspect Controllable Text Generation, Xuancheng Huang+, N_A, arXiv'22
Summary本研究では、テキスト生成において複数の側面を制御する方法について研究しました。従来の方法では、プレフィックスの相互干渉により制約が低下し、未知の側面の組み合わせを制御することが制限されていました。そこで、トレーニング可能なゲートを使用してプレフィックスの介入を正規化し、相互干渉の増加を抑制する方法を提案しました。この方法により、トレーニング時に未知の制約を低コストで拡張することができます。さらに、カテゴリカルな制約と自由形式の制約の両方を処理する統一された方法も提案しました。実験により、提案手法が制約の正確さ、テキストの品質、拡張性においてベースラインよりも優れていることが示されました。
#NeuralNetwork
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
#DataToTextGeneration
#ConceptToTextGeneration
#ICML
Issue Date: 2017-12-31
Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML'17
CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元となるfeatureのある次元が、たとえばpolarityなどに対応しており、その次元の数値をいじるだけで生成されるテキストをcontrolできる。
テキストを生成する際に、生成されるテキストをコントロールするための研究。 テキストを生成する際には、基本的にはVariational Auto Encoder(VAE)を用いる。
VAEは、入力をエンコードするEncoderと、エンコードされた潜在変数zからテキストを生成するGeneratorの2つの機構によって構成されている。
この研究では、生成されるテキストをコントロールするために、VAEの潜在変数zに、生成するテキストのattributeを表す変数cを新たに導入。
たとえば、一例として、変数cをsentimentに対応させた場合、変数cの値を変更すると、生成されるテキストのsentimentが変化するような生成が実現可能。
次に、このような生成を実現できるようなパラメータを学習したいが、学習を行う際のポイントは、以下の二つ。
cで指定されたattributeが反映されたテキストを生成するように学習
潜在変数zとattributeに関する変数cの独立性を保つように学習 （cには制御したいattributeに関する情報のみが格納され、その他の情報は潜在変数zに格納されるように学習する)
1を実現するために、新たにdiscriminatorと呼ばれる識別器を用意し、VAEが生成したテキストのattributeをdiscriminatorで分類し、その結果をVAEのGeneratorにフィードバックすることで、attributeが反映されたテキストを生成できるようにパラメータの学習を行う。 （これにはラベル付きデータが必要だが、少量でも学習できることに加えて、sentence levelのデータだけではなくword levelのデータでも学習できる。）
また、2を実現するために、VAEが生成したテキストから、生成する元となった潜在変数zが再現できるようにEncoderのパラメータを学習。
実験では、sentimentとtenseをコントロールする実験が行われており、attributeを表す変数cを変更することで、以下のようなテキストが生成されており興味深い。
[sentimentを制御した例]
this movie was awful and boring. (negative)
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[tenseを制御した例]
this was one of the outstanding thrillers of the last decade
this is one of the outstanding thrillers of the all time
this will be one of the great thrillers of the all timeVAEは通常のAutoEncoderと比較して、奥が深くて勉強してみておもしろかった。 Reparametrization Trickなどは知らなかった。管理人による解説資料:
[Controllable Text Generation.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1595121/Controllable.Text.Generation.pdf)
slideshare: https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/towards-controlled-generation-of-text #NeuralNetwork #NLP #EMNLP #Length Issue Date: 2025-01-03 Controlling Output Length in Neural Encoder-Decoders, Yuta Kikuchi+, EMNLP'16 Summaryニューラルエンコーダ-デコーダモデルの出力長を制御する方法を提案。特にテキスト要約において、デコーディングと学習に基づく2つのアプローチを用い、学習ベースの方法が要約の質を保ちながら長さを調整できることを示した。 CommentEncoder-Decoderモデルにおいてoutput lengthを制御する手法を提案した最初の研究