基于预训练语言模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略（Reinforcement Learning-based Decoding）详解

字数 2254 2025-11-08 10:02:38

基于预训练语言模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略（Reinforcement Learning-based Decoding）详解

题目描述

在文本生成任务（如机器翻译、对话生成、文本摘要）中，传统的解码策略（如贪心搜索、束搜索）通常依赖极大似然估计（MLE）目标进行训练，但这类方法存在曝光偏差（Exposure Bias）和目标不匹配问题：

曝光偏差：训练时模型使用真实的上文词（Teacher Forcing），而推理时依赖自身生成的错误上文，错误会累积。
目标不匹配：MLE目标追求逐词概率最大化，但实际任务更关注整体质量（如流畅度、信息量、多样性）。

基于强化学习（RL）的解码策略通过将文本生成建模为序列决策过程，直接优化与任务相关的评价指标（如BLEU、ROUGE、人类评分），从而提升生成质量。

解题过程详解

步骤1：将文本生成转化为RL问题

智能体（Agent）：文本生成模型（如GPT、T5等）。
动作（Action）：每一步从词表中选择一个词。
状态（State）：已生成的部分序列（即上文上下文）。
奖励（Reward）：生成完整序列后，根据评价指标计算的整体奖励（如ROUGE分数）。

关键挑战：

动作空间巨大（词表大小通常为万级别）；
奖励稀疏（仅在序列结束时获得），且需对抗随机策略的方差问题。

步骤2：设计RL训练目标

假设生成模型参数为 \(\theta\)，输入为 \(x\)，输出序列为 \(y=(y_1, y_2, ..., y_T)\)，RL的目标是最大化期望奖励：

\[J(\theta) = \mathbb{E}_{y \sim p_\theta(y|x)} [R(y)] \]

其中 \(R(y)\) 是奖励函数（如ROUGE分数）。通过策略梯度方法（如REINFORCE）更新参数：

\[\nabla_\theta J(\theta) \approx \mathbb{E}_{y \sim p_\theta} \left[ R(y) \nabla_\theta \log p_\theta(y|x) \right] \]

问题：直接使用蒙特卡洛采样估计梯度方差较大，训练不稳定。

步骤3：降低方差的方法

基准值（Baseline）：
引入一个基准值 \(b\)（如奖励的移动平均），调整梯度公式：

\[ \nabla_\theta J(\theta) \approx \mathbb{E}_{y \sim p_\theta} \left[ (R(y) - b) \nabla_\theta \log p_\theta(y|x) \right] \]

若 \(R(y) > b\)，增加生成 \(y\) 的概率；
若 \(R(y) < b\)，降低生成 \(y\) 的概率。

优势函数（Advantage Function）：
用更复杂的基准值（如训练一个价值网络预测预期奖励）进一步减少方差。
结合MLE的混合目标：
为避免RL训练偏离自然语言分布，混合MLE损失和RL损失：

\[ \mathcal{L}_{\text{混合}} = \lambda \mathcal{L}_{\text{MLE}} + (1-\lambda) \mathcal{L}_{\text{RL}} \]

其中 \(\lambda\) 是超参数，平衡两种目标。

步骤4：具体算法实现（以Self-Critical序列训练为例）

Self-Critical Sequence Training (SCST) 是经典RL解码算法，步骤如下：

采样生成：用当前模型生成一个序列 \(y^s \sim p_\theta(y|x)\)。
基准生成：用贪心解码（或束搜索）生成一个基准序列 \(y^g\)（即 \(y^g = \arg\max_y p_\theta(y|x)\)）。
计算奖励：计算两个序列的奖励 \(R(y^s)\) 和 \(R(y^g)\)。
梯度更新：

\[ \nabla_\theta J(\theta) \approx (R(y^s) - R(y^g)) \nabla_\theta \log p_\theta(y^s|x) \]

若采样序列 \(y^s\) 的奖励高于基准序列 \(y^g\)，则鼓励模型生成类似 \(y^s\) 的序列；
否则抑制生成 \(y^s\) 的概率。

优点：

基准值 \(R(y^g)\) 来自模型自身，无需额外训练价值网络；
实验显示在图像描述、文本摘要等任务中显著提升指标。

步骤5：处理多维度奖励

实际任务中可能需要综合多个指标（如流畅度、重复惩罚、内容覆盖等）。可设计多目标奖励函数：

\[R(y) = \sum_{i=1}^k w_i R_i(y) \]

例如：

\(R_1(y)\)：ROUGE分数（衡量内容覆盖）；
\(R_2(y)\)：语言模型概率（衡量流畅度）；
\(R_3(y)\)：重复词惩罚（提升多样性）。

总结

基于RL的解码策略通过直接优化任务相关指标，缓解了MLE训练的局限性。其核心在于：

将生成建模为序列决策问题；
使用策略梯度方法优化期望奖励；
通过基准值、混合目标等方法稳定训练；
结合多维度奖励提升生成质量。

局限性：

训练计算成本高；
对奖励函数设计敏感，需针对任务调优。

基于预训练语言模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略（Reinforcement Learning-based Decoding）详解题目描述在文本生成任务（如机器翻译、对话生成、文本摘要）中，传统的解码策略（如贪心搜索、束搜索）通常依赖极大似然估计（MLE）目标进行训练，但这类方法存在曝光偏差（Exposure Bias）和目标不匹配问题：曝光偏差：训练时模型使用真实的上文词（Teacher Forcing），而推理时依赖自身生成的错误上文，错误会累积。目标不匹配：MLE目标追求逐词概率最大化，但实际任务更关注整体质量（如流畅度、信息量、多样性）。基于强化学习（RL）的解码策略通过将文本生成建模为序列决策过程，直接优化与任务相关的评价指标（如BLEU、ROUGE、人类评分），从而提升生成质量。解题过程详解步骤1：将文本生成转化为RL问题智能体（Agent）：文本生成模型（如GPT、T5等）。动作（Action）：每一步从词表中选择一个词。状态（State）：已生成的部分序列（即上文上下文）。奖励（Reward）：生成完整序列后，根据评价指标计算的整体奖励（如ROUGE分数）。关键挑战：动作空间巨大（词表大小通常为万级别）；奖励稀疏（仅在序列结束时获得），且需对抗随机策略的方差问题。步骤2：设计RL训练目标假设生成模型参数为 \(\theta\)，输入为 \(x\)，输出序列为 \(y=(y_ 1, y_ 2, ..., y_ T)\)，RL的目标是最大化期望奖励： \[ J(\theta) = \mathbb{E} {y \sim p \theta(y|x)} [ R(y) ] \] 其中 \(R(y)\) 是奖励函数（如ROUGE分数）。通过策略梯度方法（如REINFORCE）更新参数： \[ \nabla_ \theta J(\theta) \approx \mathbb{E} {y \sim p \theta} \left[ R(y) \nabla_ \theta \log p_ \theta(y|x) \right ] \] 问题：直接使用蒙特卡洛采样估计梯度方差较大，训练不稳定。步骤3：降低方差的方法基准值（Baseline）：引入一个基准值 \(b\)（如奖励的移动平均），调整梯度公式： \[ \nabla_ \theta J(\theta) \approx \mathbb{E} {y \sim p \theta} \left[ (R(y) - b) \nabla_ \theta \log p_ \theta(y|x) \right ] \] 若 \(R(y) > b\)，增加生成 \(y\) 的概率；若 \(R(y) < b\)，降低生成 \(y\) 的概率。优势函数（Advantage Function）：用更复杂的基准值（如训练一个价值网络预测预期奖励）进一步减少方差。结合MLE的混合目标：为避免RL训练偏离自然语言分布，混合MLE损失和RL损失： \[ \mathcal{L} {\text{混合}} = \lambda \mathcal{L} {\text{MLE}} + (1-\lambda) \mathcal{L}_ {\text{RL}} \] 其中 \(\lambda\) 是超参数，平衡两种目标。步骤4：具体算法实现（以Self-Critical序列训练为例） Self-Critical Sequence Training (SCST) 是经典RL解码算法，步骤如下：采样生成：用当前模型生成一个序列 \(y^s \sim p_ \theta(y|x)\)。基准生成：用贪心解码（或束搜索）生成一个基准序列 \(y^g\)（即 \(y^g = \arg\max_ y p_ \theta(y|x)\)）。计算奖励：计算两个序列的奖励 \(R(y^s)\) 和 \(R(y^g)\)。梯度更新： \[ \nabla_ \theta J(\theta) \approx (R(y^s) - R(y^g)) \nabla_ \theta \log p_ \theta(y^s|x) \] 若采样序列 \(y^s\) 的奖励高于基准序列 \(y^g\)，则鼓励模型生成类似 \(y^s\) 的序列；否则抑制生成 \(y^s\) 的概率。优点：基准值 \(R(y^g)\) 来自模型自身，无需额外训练价值网络；实验显示在图像描述、文本摘要等任务中显著提升指标。步骤5：处理多维度奖励实际任务中可能需要综合多个指标（如流畅度、重复惩罚、内容覆盖等）。可设计多目标奖励函数： \[ R(y) = \sum_ {i=1}^k w_ i R_ i(y) \] 例如： \(R_ 1(y)\)：ROUGE分数（衡量内容覆盖）； \(R_ 2(y)\)：语言模型概率（衡量流畅度）； \(R_ 3(y)\)：重复词惩罚（提升多样性）。总结基于RL的解码策略通过直接优化任务相关指标，缓解了MLE训练的局限性。其核心在于：将生成建模为序列决策问题；使用策略梯度方法优化期望奖励；通过基准值、混合目标等方法稳定训练；结合多维度奖励提升生成质量。局限性：训练计算成本高；对奖励函数设计敏感，需针对任务调优。