基于预训练语言模型的文本生成算法：指导性生成（Guided Generation）技术详解

题目描述
指导性生成是一种控制预训练语言模型输出内容的技术，通过在生成过程中引入外部约束（如关键词、模板或逻辑规则），使生成的文本满足特定语义或结构要求。该技术解决了传统文本生成中内容不可控的问题，广泛应用于广告文案生成、诗歌创作和结构化报告生成等场景。

核心原理

1. 约束形式化

   • 词汇约束：强制包含指定词语（如"必须出现'可持续发展'"）
   • 语法约束：遵循特定句式结构（如"如果...则..."条件句）
   • 逻辑约束：满足命题逻辑规则（如"人物A和人物B不能同时出现"）

2. 约束注入机制
   通过修改解码过程中的概率分布，将约束条件转化为搜索空间的限制。设原始词汇概率分布为 \(P(w|h)\)，约束函数为 \(C(w)\)，则修正后的概率为：

\[ P'(w|h) = \frac{P(w|h) \cdot C(w)}{\sum_{v \in V} P(v|h) \cdot C(v)} \]

其中 \(C(w) \in \{0,1\}\) 表示词语是否满足约束。

实现步骤

1. 约束解析阶段

   • 将自然语言约束转换为可计算格式
   • 例：要求包含"碳中和"→构建词汇集合 \(S_{must}=\{\text{碳中},\text{和}\}\)

2. 动态掩码生成

   • 在每个解码步骤计算有效词表 \(V_t = \{w \in V | C_t(w)=1\}\)
   • 对不符合当前约束的词置零概率
   • 例：当未完成必须词输出时，非必须词的 \(C_t(w)=0\)

3. 约束满足验证

   • 维护约束状态机跟踪进度
   • 对序列约束（如词序要求）使用有限状态自动机
   • 实时检查生成内容与约束的满足程度

4. 回退机制

   • 当约束导致生成失败时启动
   • 采用约束松弛策略：逐步放宽非核心约束
   • 记录冲突位置进行局部重生成

实例演示
以生成包含"量子计算"和"人工智能"的科技新闻标题为例：

1. 初始化约束状态：待出现词集合 \(Q=\{\text{量子计算}, \text{人工智能}\}\)
2. 解码第一步：模型输出"探索"（通过约束检查）
3. 解码第二步：模型尝试输出"未来"时，检查剩余约束词首字，动态调整概率提升"量"的权重
4. 最终输出："探索量子计算与人工智能的融合前景"（同时满足词汇约束和语法通顺性）

技术优势

• 保持预训练语言模型的流畅性
• 支持组合约束（词汇+语法+逻辑）
• 实时约束验证避免后续修正

挑战与对策

1. 约束冲突：通过约束优先级排序解决
2. 生成质量下降：采用基于强化学习的约束权重调优
3. 计算开销：设计增量式约束检查算法