基于自回归模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略详解

字数 3553 2025-12-15 14:53:17

基于自回归模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略详解

一、题目描述

在基于自回归模型（如GPT系列、LSTM等）的文本生成任务中，模型通常通过最大化下一个词的对数似然（即交叉熵损失）进行训练。然而，在生成阶段，使用诸如贪心搜索或集束搜索等传统解码策略生成的文本，常常存在曝光偏差和评估指标不匹配的问题。曝光偏差是指模型在训练时看到的是真实的上文，但在推理生成时，使用的是自己生成的、可能有误差的上文。评估指标不匹配是指模型优化的目标（最大似然估计）与最终衡量生成质量的指标（如BLEU、ROUGE、人工评估等）不一致。

为了解决这些问题，研究者们引入了基于强化学习的解码策略。其核心思想是：将文本生成过程视为一个序列决策过程，将生成模型视为一个智能体（Agent），将生成每个词视为一个动作（Action），将已生成的文本视为状态（State），并设计一个奖励函数（Reward Function）来评估生成文本的整体质量。通过强化学习算法（如策略梯度）来直接优化模型，使其能生成获得更高奖励的文本，从而将文本生成与最终的评价指标对齐。

二、解题过程（算法详解）

步骤1：问题形式化——文本生成作为序列决策

首先，我们需要将文本生成问题重新定义为强化学习问题。

环境与智能体：生成模型本身即是智能体。环境是模型生成文本的上下文和词汇表。
状态（s_t）：在生成第t个词的时刻，状态s_t是已生成的词序列 \(y_{ 以及初始输入（如源句子、提示）。
动作（a_t）：在时刻t，智能体（模型）从词汇表V中选择一个词 \(y_t\) 作为动作。动作空间即是整个词汇表。
策略（π）：模型的参数化策略 \(π_θ(y_t | s_t)\)，实际上就是模型的条件概率分布 \(P_θ(y_t | y_{。其中θ是模型的参数。
奖励（r_t）：这是强化学习驱动的核心。在生成完整序列 \(Y = (y_1, y_2, ..., y_T)\) 后，环境会给出一个最终奖励 \(R(Y)\)。这个奖励通常由外部评估器给出，例如：
- 用目标句子计算BLEU/ROUGE分数。
- 一个训练好的判别器给出的分数（如是否通顺、是否相关）。
- 人工评估分数。
- 在对话任务中，可以是对话是否成功、用户满意度等。
- 注意：通常只在序列结束时给予一个奖励，中间步骤的奖励为0（稀疏奖励问题）。
目标：找到最优策略参数θ，以最大化从该策略采样得到的序列的期望奖励：

\[ J(θ) = E_{Y ~ π_θ}[R(Y)] \]

这个目标与传统的最大似然目标 $ \sum \log P_θ(y_t | y_{<t}) $ 完全不同，它直接针对我们关心的最终评估指标进行优化。

步骤2：核心挑战与解决方案

直接应用强化学习面临两大挑战：

动作空间巨大：词汇表通常有几万到几十万个词，属于高维离散动作空间。
奖励稀疏且非可微：奖励R(Y)通常由外部程序或人工给出，无法对模型参数θ求梯度。

解决方案是使用策略梯度方法，特别是REINFORCE算法及其变种。它允许我们通过采样来估计梯度，从而优化不可微的奖励目标。

步骤3：算法核心——REINFORCE 策略梯度

策略梯度定理告诉我们，目标函数J(θ)关于参数θ的梯度可以表示为：

\[∇_θ J(θ) = E_{Y ~ π_θ} [R(Y) ∇_θ \log π_θ(Y)] \]

其中，\(π_θ(Y) = \prod_{t=1}^{T} π_θ(y_t | s_t)\) 是整个序列的生成概率。

我们可以通过从当前策略 \(π_θ\) 中采样若干条完整序列 \(Y^{(1)}, Y^{(2)}, ..., Y^{(N)}\) 来近似这个期望：

\[∇_θ J(θ) ≈ \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [R(Y^{(i)}) ∇_θ \log π_θ(Y^{(i)})] \]

然后，我们就可以用梯度上升法更新参数：\(θ ← θ + α ∇_θ J(θ)\)。

这个公式的直观解释：如果一个序列 \(Y^{(i)}\) 获得了很高的奖励 \(R(Y^{(i)}) \，我们就沿着增加这个序列生成概率 \( π_θ(Y^{(i)})\) 的方向（即 \(∇_θ \log π_θ(Y^{(i)})\) ）更新模型参数，让模型以后更倾向于生成这样的“好”序列。反之，如果一个序列奖励低，更新就会降低其生成概率。

步骤4：关键技术——基线（Baseline）降低方差

原始的REINFORCE梯度估计方差很大，因为奖励R(Y)的尺度可能很大，导致训练不稳定。一个标准技巧是引入一个基线（Baseline）b，它不依赖于具体的动作序列Y，但能估计平均奖励水平。修正后的梯度公式为：

\[∇_θ J(θ) ≈ \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [(R(Y^{(i)}) - b) ∇_θ \log π_θ(Y^{(i)})] \]

基线b通常取为当前批次样本的平均奖励 \(b = \frac{1}{N} \sum_i R(Y^{(i)})\)。通过减去基线，我们只对那些高于平均水平的序列进行“鼓励”，而对那些低于平均水平的序列进行“抑制”，这能显著降低梯度的方差，加速收敛。

步骤5：典型算法流程（以自监督序列生成任务为例）

假设我们有一个预训练好的自回归语言模型（策略 \(π_θ\)），我们想用它来生成摘要，并用ROUGE分数作为奖励来微调。

初始化：载入预训练模型参数θ。
循环多轮训练：
a. 采样：对于训练数据中的每个样本（源文本x），使用当前策略 \(π_θ\) 采样生成N个候选摘要序列 \({Y^{(1)}, ..., Y^{(N)}}\)。
b. 计算奖励：对每个生成的摘要 \(Y^{(i)}\)，计算其相对于参考摘要的ROUGE-L分数，作为奖励 \(R(Y^{(i)})\)。
c. 计算基线：计算这N个奖励的平均值作为基线b。
d. 估计梯度：计算策略梯度估计：

\[ g = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [(R(Y^{(i)}) - b) ∇_θ \log π_θ(Y^{(i)} | x)] \]

    *   $ \log π_θ(Y^{(i)} | x) = \sum_{t=1}^{T_i} \log π_θ(y_t^{(i)} | y_{<t}^{(i)}, x) $ 是该序列的对数概率之和。
e. **更新参数**：使用梯度g更新模型参数：$ θ ← θ + α * g $。

步骤6：与最大似然估计（MLE）的结合

在实践中，通常不会完全丢弃MLE目标，因为单纯用RL优化容易导致模型“遗忘”基本的语言能力（如语法正确性、流畅性），或者为了追求高奖励而生成不自然的文本。因此，常用的方法是混合训练（Mixed Training）或预训练+微调。

混合损失函数：最终的损失函数是MLE损失和RL损失的加权和：

\[ L_{total} = γ * L_{MLE} + (1 - γ) * (-J(θ)) \]

其中 $ L_{MLE} $ 是负对数似然损失（越小越好），$ J(θ) $ 是期望奖励（越大越好），所以需要加负号。γ是超参数，控制两者的权衡。

流程：
- 先用大量数据对模型进行MLE预训练，得到一个基础流畅的生成模型。
- 然后在特定任务（如摘要、对话、机器翻译）的数据集上，使用混合损失函数进行微调。在微调阶段，MLE部分通常使用真实的“黄金标准”序列，而RL部分则使用模型自己采样生成的序列来计算奖励。

三、总结

基于强化学习的解码策略，其核心思想是将文本生成建模为序列决策问题，并使用策略梯度方法直接优化不可微的、面向任务的评估指标。它通过引入外部奖励信号，有效缓解了曝光偏差和评估指标不匹配的问题，尤其在摘要生成、对话、机器翻译等任务上能显著提升生成文本在特定指标（如ROUGE， BLEU）上的表现。然而，它也带来了训练复杂度高、不稳定、奖励函数设计困难等新挑战。通过与MLE预训练的结合，可以在保持语言模型基本能力的同时，引导其生成更符合人类偏好的文本。

基于自回归模型的文本生成算法：基于强化学习的解码策略详解一、题目描述在基于自回归模型（如GPT系列、LSTM等）的文本生成任务中，模型通常通过最大化下一个词的对数似然（即交叉熵损失）进行训练。然而，在生成阶段，使用诸如贪心搜索或集束搜索等传统解码策略生成的文本，常常存在曝光偏差和评估指标不匹配的问题。曝光偏差是指模型在训练时看到的是真实的上文，但在推理生成时，使用的是自己生成的、可能有误差的上文。评估指标不匹配是指模型优化的目标（最大似然估计）与最终衡量生成质量的指标（如BLEU、ROUGE、人工评估等）不一致。为了解决这些问题，研究者们引入了基于强化学习的解码策略。其核心思想是：将文本生成过程视为一个序列决策过程，将生成模型视为一个智能体（Agent），将生成每个词视为一个动作（Action），将已生成的文本视为状态（State），并设计一个奖励函数（Reward Function）来评估生成文本的整体质量。通过强化学习算法（如策略梯度）来直接优化模型，使其能生成获得更高奖励的文本，从而将文本生成与最终的评价指标对齐。二、解题过程（算法详解）步骤1：问题形式化——文本生成作为序列决策首先，我们需要将文本生成问题重新定义为强化学习问题。环境与智能体：生成模型本身即是智能体。环境是模型生成文本的上下文和词汇表。状态（s_ t）：在生成第t个词的时刻，状态s_ t是已生成的词序列 \( y_ {<t} = (y_ 1, y_ 2, ..., y_ {t-1}) \) 以及初始输入（如源句子、提示）。动作（a_ t）：在时刻t，智能体（模型）从词汇表V中选择一个词 \( y_ t \) 作为动作。动作空间即是整个词汇表。策略（π）：模型的参数化策略 \( π_ θ(y_ t | s_ t) \)，实际上就是模型的条件概率分布 \( P_ θ(y_ t | y_ { <t}) \)。其中θ是模型的参数。奖励（r_ t）：这是强化学习驱动的核心。在生成完整序列 \( Y = (y_ 1, y_ 2, ..., y_ T) \) 后，环境会给出一个最终奖励 \( R(Y) \)。这个奖励通常由外部评估器给出，例如：用目标句子计算BLEU/ROUGE分数。一个训练好的判别器给出的分数（如是否通顺、是否相关）。人工评估分数。在对话任务中，可以是对话是否成功、用户满意度等。注意：通常只在序列结束时给予一个奖励，中间步骤的奖励为0（稀疏奖励问题）。目标：找到最优策略参数θ，以最大化从该策略采样得到的序列的期望奖励： \[ J(θ) = E_ {Y ~ π_ θ}[ R(Y) ] \] 这个目标与传统的最大似然目标 \( \sum \log P_ θ(y_ t | y_ { <t}) \) 完全不同，它直接针对我们关心的最终评估指标进行优化。步骤2：核心挑战与解决方案直接应用强化学习面临两大挑战：动作空间巨大：词汇表通常有几万到几十万个词，属于高维离散动作空间。奖励稀疏且非可微：奖励R(Y)通常由外部程序或人工给出，无法对模型参数θ求梯度。解决方案是使用策略梯度方法，特别是 REINFORCE算法及其变种。它允许我们通过采样来估计梯度，从而优化不可微的奖励目标。步骤3：算法核心——REINFORCE 策略梯度策略梯度定理告诉我们，目标函数J(θ)关于参数θ的梯度可以表示为： \[ ∇ θ J(θ) = E {Y ~ π_ θ} [ R(Y) ∇ θ \log π_ θ(Y) ] \] 其中，\( π_ θ(Y) = \prod {t=1}^{T} π_ θ(y_ t | s_ t) \) 是整个序列的生成概率。我们可以通过从当前策略 \( π_ θ \) 中采样若干条完整序列 \( Y^{(1)}, Y^{(2)}, ..., Y^{(N)} \) 来近似这个期望： \[ ∇ θ J(θ) ≈ \frac{1}{N} \sum {i=1}^{N} [ R(Y^{(i)}) ∇_ θ \log π_ θ(Y^{(i)}) ] \] 然后，我们就可以用梯度上升法更新参数：\( θ ← θ + α ∇_ θ J(θ) \)。这个公式的直观解释：如果一个序列 \( Y^{(i)} \) 获得了很高的奖励 \( R(Y^{(i)}) \，我们就沿着增加这个序列生成概率 \( π_ θ(Y^{(i)}) \) 的方向（即 \( ∇_ θ \log π_ θ(Y^{(i)}) \) ）更新模型参数，让模型以后更倾向于生成这样的“好”序列。反之，如果一个序列奖励低，更新就会降低其生成概率。步骤4：关键技术——基线（Baseline）降低方差原始的REINFORCE梯度估计方差很大，因为奖励R(Y)的尺度可能很大，导致训练不稳定。一个标准技巧是引入一个基线（Baseline）b ，它不依赖于具体的动作序列Y，但能估计平均奖励水平。修正后的梯度公式为： \[ ∇ θ J(θ) ≈ \frac{1}{N} \sum {i=1}^{N} [ (R(Y^{(i)}) - b) ∇_ θ \log π_ θ(Y^{(i)}) ] \] 基线b通常取为当前批次样本的平均奖励 \( b = \frac{1}{N} \sum_ i R(Y^{(i)}) \)。通过减去基线，我们只对那些高于平均水平的序列进行“鼓励”，而对那些低于平均水平的序列进行“抑制”，这能显著降低梯度的方差，加速收敛。步骤5：典型算法流程（以自监督序列生成任务为例）假设我们有一个预训练好的自回归语言模型（策略 \( π_ θ \)），我们想用它来生成摘要，并用ROUGE分数作为奖励来微调。初始化：载入预训练模型参数θ。循环多轮训练： a. 采样：对于训练数据中的每个样本（源文本x），使用当前策略 \( π_ θ \) 采样生成N个候选摘要序列 \( {Y^{(1)}, ..., Y^{(N)}} \)。 b. 计算奖励：对每个生成的摘要 \( Y^{(i)} \)，计算其相对于参考摘要的ROUGE-L分数，作为奖励 \( R(Y^{(i)}) \)。 c. 计算基线：计算这N个奖励的平均值作为基线b。 d. 估计梯度：计算策略梯度估计： \[ g = \frac{1}{N} \sum_ {i=1}^{N} [ (R(Y^{(i)}) - b) ∇ θ \log π_ θ(Y^{(i)} | x) ] \] * \( \log π_ θ(Y^{(i)} | x) = \sum {t=1}^{T_ i} \log π_ θ(y_ t^{(i)} | y_ { <t}^{(i)}, x) \) 是该序列的对数概率之和。 e. 更新参数：使用梯度g更新模型参数：\( θ ← θ + α * g \)。步骤6：与最大似然估计（MLE）的结合在实践中，通常不会完全丢弃MLE目标，因为单纯用RL优化容易导致模型“遗忘”基本的语言能力（如语法正确性、流畅性），或者为了追求高奖励而生成不自然的文本。因此，常用的方法是混合训练（Mixed Training）或预训练+微调。混合损失函数：最终的损失函数是MLE损失和RL损失的加权和： \[ L_ {total} = γ * L_ {MLE} + (1 - γ) * (-J(θ)) \] 其中 \( L_ {MLE} \) 是负对数似然损失（越小越好），\( J(θ) \) 是期望奖励（越大越好），所以需要加负号。γ是超参数，控制两者的权衡。流程：先用大量数据对模型进行MLE预训练，得到一个基础流畅的生成模型。然后在特定任务（如摘要、对话、机器翻译）的数据集上，使用混合损失函数进行微调。在微调阶段，MLE部分通常使用真实的“黄金标准”序列，而RL部分则使用模型自己采样生成的序列来计算奖励。三、总结基于强化学习的解码策略，其核心思想是将文本生成建模为序列决策问题，并使用策略梯度方法直接优化不可微的、面向任务的评估指标。它通过引入外部奖励信号，有效缓解了曝光偏差和评估指标不匹配的问题，尤其在摘要生成、对话、机器翻译等任务上能显著提升生成文本在特定指标（如ROUGE， BLEU）上的表现。然而，它也带来了训练复杂度高、不稳定、奖励函数设计困难等新挑战。通过与MLE预训练的结合，可以在保持语言模型基本能力的同时，引导其生成更符合人类偏好的文本。