한줄 요약: 

인풋은 도메인이 다른 입력이 될테고  
그 인풋이 들어오면  
센텐스 t5가 알아서 속성에 맞게 프롬프트를 만들고  
그 프롬프트가 gpt와 같은 llm또는 autoregressive lm에 들어가서 결과가 나온다..  

왜 디퓨전인고 하니..  
생성 중 미세한 오류가 발생할 수 있는데,  
이를 보정하기 위해 Gaussian 노이즈를 추가하여 모델의 강건성을 높인 부분땜에.. 인듯 하다..  

짧은 요약(Abstract) :    


이 논문은 언어 모델이 텍스트 생성에서 특정 속성을 조정할 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하고 있습니다. 현재 자가회귀 언어 모델이 일반적으로 사용되지만, 생성 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 이와 달리, 확산 모델은 간단한 선형 분류기를 통해 가이드할 수 있지만 자가회귀 모델에 비해 퍼플렉서티가 높아 성능이 떨어질 수 있습니다. 본 논문에서는 자가회귀 언어 모델과 확산 모델의 장점을 결합한 **Diffusion Guided Language Modeling (DGLM)**을 제안하여 유연한 속성 조정을 가능하게 했습니다. 이 방법은 다양한 벤치마크에서 기존의 플러그 앤 플레이 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 새로운 속성을 제어하려면 간단한 로지스틱 회귀 분류기만 훈련하면 됩니다.

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This paper explores methods to enable language models to control specific attributes in text generation. While autoregressive models are commonly used, they are prone to errors during generation. Diffusion models, on the other hand, can be guided with a simple linear classifier but tend to have higher perplexity than autoregressive models, resulting in lower performance. The paper proposes **Diffusion Guided Language Modeling (DGLM)**, which combines the strengths of both autoregressive and diffusion models to allow flexible attribute control. This approach outperforms existing plug-and-play methods across various benchmarks, and introducing a new attribute requires only training a simple logistic regression classifier.


* Useful sentences :  

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단어정리

Methodology

이 논문에서 제안하는 방법론인 Diffusion Guided Language Modeling (DGLM)은 자가회귀 언어 모델의 유창한 텍스트 생성 능력과 확산 모델의 유연한 속성 조정 기능을 결합하는 방식입니다. DGLM은 주로 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다: 확산 네트워크, 소프트 프롬프트 생성기, 자가회귀 디코더입니다. 각 구성 요소의 역할과 구체적인 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 확산 네트워크: 이 네트워크는 텍스트의 연속적인 의미 제안을 생성합니다. 예를 들어, 어떤 텍스트 프리픽스(앞부분)에서 이어질 가능성이 높은 텍스트의 임베딩 벡터를 생성합니다. 이 과정에서 사용자는 원하는 속성(예: 감정, 독성)을 적용하여 생성된 임베딩 벡터가 속성에 부합하도록 유도할 수 있습니다. 확산 네트워크는 Sentence-T5라는 문장 임베딩 모델의 잠재 공간에서 학습되며, 이 임베딩을 통해 의미적인 연결성을 유지하면서도 다양한 속성을 조정할 수 있습니다.

2. 소프트 프롬프트 생성기: 확산 네트워크가 생성한 임베딩 벡터를 자가회귀 디코더가 이해할 수 있는 형태로 변환해주는 역할을 합니다. 이 프롬프트 생성기는 임베딩 벡터를 다차원 벡터로 매핑하고, 그 벡터를 자가회귀 모델의 입력으로 사용할 수 있는 소프트 프롬프트로 변환합니다. 프롬프트 생성기는 Sentence-T5 임베딩을 기반으로, 텍스트가 자연스럽게 이어질 수 있도록 자가회귀 디코더를 유도합니다.

3. 자가회귀 디코더: 소프트 프롬프트 생성기를 통해 전달된 임베딩을 사용하여, 텍스트를 생성하는 최종 단계입니다. 자가회귀 디코더는 생성 과정에서 임베딩 벡터의 정보를 바탕으로, 사용자가 지정한 속성에 맞는 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, 특정 속성에 부합하는 텍스트를 생성하도록 미세 조정된 프롬프트와 함께 자가회귀 디코더가 사용됩니다. 또한, 생성 중 미세한 오류가 발생할 수 있는데, 이를 보정하기 위해 Gaussian 노이즈를 추가하여 모델의 강건성을 높였습니다.

이 방법론은 DGLM이 기존의 플러그 앤 플레이 방식보다 다양한 속성 조정 작업에서 우수한 성능을 보이도록 합니다. 예를 들어, DGLM을 사용하여 독성을 줄이거나 특정 감정을 강화하는 방향으로 텍스트 생성을 유도할 수 있습니다.

The proposed Diffusion Guided Language Modeling (DGLM) methodology combines the fluent text generation of autoregressive language models with the flexible attribute control of diffusion models. DGLM consists of three main components: a diffusion network, a soft prompt generator, and an autoregressive decoder. Here’s how each component functions and operates in detail:

1. Diffusion Network: This network generates semantic proposals, i.e., continuous embeddings of likely text continuations based on a given prefix. During this process, a lightweight classifier can guide these embeddings to match certain attributes (such as sentiment or toxicity level). The diffusion network is trained in the Sentence-T5 model’s latent space, which provides high-level semantic representations that are robust to surface-level variations, enabling the model to maintain semantic coherence while adjusting various attributes.

2. Soft Prompt Generator: This component converts the embedding vector generated by the diffusion network into a soft prompt that the autoregressive decoder can interpret. It maps the embedding vector into a high-dimensional vector, which is then split and refined into feature vectors that serve as prompts guiding the autoregressive decoder to generate text aligned with the semantic proposal. By doing so, it ensures that the autoregressive decoder has access to relevant semantic information from the diffusion network to generate coherent text.

3. Autoregressive Decoder: Finally, the autoregressive decoder uses the soft prompt to generate the actual text output. During this generation process, it aligns with the semantic embedding to produce text that fits the specified attributes. For example, the decoder can be guided to generate text with low toxicity or a particular sentiment. To improve robustness, Gaussian noise augmentation is added to help the decoder manage minor errors introduced by the diffusion network, enhancing the model’s resilience.

This methodology enables DGLM to outperform traditional plug-and-play methods in a variety of attribute-controlled text generation tasks. For instance, DGLM can be used to reduce toxicity or enhance specific sentiment attributes effectively in the generated text.

Results

이 논문의 Results 부분에서는 DGLM이 기존의 텍스트 생성 모델들에 비해 우수한 성능을 보였음을 다양한 실험을 통해 보여줍니다. DGLM은 GPT-2를 포함한 기존의 자가회귀 모델 및 플러그 앤 플레이 방식 모델들과 비교하여 다음과 같은 주요 메트릭에서 성능을 평가했습니다:

1. 퍼플렉서티(Perplexity): 생성된 텍스트의 유창성을 평가하는 지표입니다.
2. MAUVE 스코어: 생성된 텍스트와 실제 텍스트 간의 유사성을 평가하는 지표입니다.
3. 다양성(Diversity): 생성된 텍스트의 고유한 n-그램의 비율로 다양성을 측정합니다.

벤치마크 데이터셋

DGLM은 C4 및 OpenWebText 데이터셋에서 성능을 비교했으며, 특정 실험에서는 RealToxicityPrompts와 Amazon Polarity, SST-2 데이터셋을 사용하여 독성 및 감정 조절 실험을 수행했습니다.

비교 모델 및 성능 향상

DGLM은 GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, DExperts와 비교되었으며, 다음과 같은 성능 향상을 보였습니다.

• Perplexity: GPT-2보다 현저히 낮은 퍼플렉서티를 달성하여 생성된 텍스트의 유창성이 높음을 보여주었습니다.
• MAUVE Score: MAUVE 점수가 기존 모델보다 높은 것으로 나타나, 생성된 텍스트가 실제 텍스트와 유사함을 시사했습니다.
• Diversity: DGLM은 DExperts와 같은 기존 모델보다 다양한 n-그램을 생성하여 텍스트 생성의 다양성을 높이는 데 성공했습니다.

DGLM은 특히 감정 조절 및 독성 감소 실험에서, 높은 가이드 강도에서도 유창성과 다양성 저하 없이 독성을 성공적으로 줄이고 감정을 조정하는 능력을 보였습니다. 이는 DGLM이 독성 감소와 감정 조절 같은 속성 기반 생성 작업에서 기존 모델 대비 뛰어난 제어 능력을 가졌음을 입증합니다.

The Results section demonstrates that DGLM outperforms traditional text generation models across a range of metrics. DGLM was compared with models such as GPT-2 and various plug-and-play models, using the following key metrics:

1. Perplexity: This metric assesses the fluency of generated text.
2. MAUVE Score: This measures the similarity between generated and real text.
3. Diversity: This evaluates the uniqueness of n-grams within generated text to assess generation diversity.

Benchmark Datasets

DGLM was evaluated on C4 and OpenWebText datasets, with additional experiments on RealToxicityPrompts, Amazon Polarity, and SST-2 for toxicity and sentiment control tasks.

Comparison Models and Performance Improvements

DGLM was compared against GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, and DExperts models, with the following notable improvements:

• Perplexity: DGLM achieved significantly lower perplexity compared to GPT-2, indicating higher fluency in generated text.
• MAUVE Score: DGLM’s MAUVE score was consistently higher, showing that its generated text more closely resembled real text.
• Diversity: DGLM outperformed existing models like DExperts in generating unique n-grams, enhancing text generation diversity.

In toxicity mitigation and sentiment control experiments, DGLM maintained high fluency and diversity even at higher guidance weights, successfully reducing toxicity and adjusting sentiment. This indicates that DGLM has superior control capabilities over attributes in generated text compared to existing models.

예시

논문에서 제시한 DGLM의 성능 우위 예시는, 특히 독성 감소와 감정 조절 실험에서 두드러집니다. 예를 들어, RealToxicityPrompts와 같은 데이터셋에서 DGLM은 특정 텍스트 프롬프트에 대해 독성 점수를 줄이는 데 매우 효과적이었으며, 높은 가이드 강도를 사용하더라도 생성된 텍스트의 유창성과 다양성을 유지하는 성능을 보였습니다.

독성 감소 예시

• 프롬프트: “She made out with him, took sexy pictures in a photo booth, and watched him have fun with his friends.”
• 생성 결과: DGLM은 이 프롬프트에 대해 저독성 언어로 변환하여 더욱 안전한 문장을 생성할 수 있었습니다. 높은 가이드 강도를 사용할 경우에도, 기존 모델들이 발생시키는 유창성 손실이나 문법 오류를 최소화하면서 독성 감소에 성공했습니다.

감정 조절 예시

• 프롬프트: “Cycle, published by the CTC, is running its 10th edition and it is getting better every time I see the contents!”
• 생성 결과: 긍정적인 감정을 강화하기 위해 DGLM은 이 프롬프트에 긍정적인 문장으로 이어지는 문장을 생성했습니다. 특히, 동일한 프롬프트를 다른 모델들이 사용했을 때보다 감정 조절이 더 자연스럽게 이루어졌습니다.

이 예시에서 볼 수 있듯이, DGLM은 감정 및 독성 조절 성능에서 기존 모델들보다 일관되고 자연스러운 결과를 생성했습니다.

The DGLM model’s superior performance is particularly evident in toxicity reduction and sentiment control tasks. For instance, in datasets like RealToxicityPrompts, DGLM effectively reduced toxicity scores for specific text prompts and maintained fluency and diversity even at higher guidance strengths.

Toxicity Reduction Example

• Prompt: “She made out with him, took sexy pictures in a photo booth, and watched him have fun with his friends.”
• Generated Output: DGLM successfully transformed this prompt into a safer, low-toxicity sentence. Even with high guidance weights, DGLM managed to minimize the loss of fluency and grammatical correctness often seen with other models.

Sentiment Control Example

• Prompt: “Cycle, published by the CTC, is running its 10th edition and it is getting better every time I see the contents!”
• Generated Output: To enhance positive sentiment, DGLM generated continuations that naturally aligned with a positive tone. Compared to other models, DGLM provided more seamless and controlled sentiment adjustments.

These examples demonstrate how DGLM consistently generated coherent, attribute-controlled outputs in sentiment and toxicity adjustment tasks, outperforming previous models in naturalness and consistency.

요약

이 논문은 DGLM (Diffusion Guided Language Modeling)을 제안하여 자가회귀 언어 모델과 확산 모델의 장점을 결합해 텍스트 생성 중 속성 조정(독성 감소, 감정 조절 등)을 효과적으로 수행합니다. DGLM은 Sentence-T5 임베딩을 사용하여 유연하게 속성을 조정하며, GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, DExperts 등의 기존 모델들과 비교해 퍼플렉서티와 MAUVE 스코어에서 우수한 성능을 보였습니다. 벤치마크 데이터셋으로는 C4, OpenWebText, RealToxicityPrompts, Amazon Polarity, SST-2 등을 사용하였으며, 독성 감소와 감정 조절 실험에서 높은 가이드 강도에도 불구하고 유창성과 다양성을 유지했습니다. 예를 들어, 독성 프롬프트에 대해 안전한 텍스트로 변환하거나 감정 프롬프트에 긍정적인 반응을 더 자연스럽게 생성했습니다. 이를 통해 DGLM은 텍스트 속성 조정 작업에서 기존 모델들보다 일관되고 우수한 성능을 입증했습니다.

This paper introduces DGLM (Diffusion Guided Language Modeling), combining the strengths of autoregressive and diffusion models to effectively control attributes (e.g., toxicity reduction, sentiment modulation) during text generation. DGLM employs Sentence-T5 embeddings for flexible attribute control and outperforms existing models such as GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, and DExperts in perplexity and MAUVE score metrics. Benchmark datasets including C4, OpenWebText, RealToxicityPrompts, Amazon Polarity, and SST-2 demonstrate DGLM’s ability to maintain fluency and diversity even at higher guidance strengths. For example, DGLM effectively generated safe responses to toxic prompts and natural positive continuations for sentiment prompts. These results confirm that DGLM outperforms prior models with consistent and superior attribute-controlled text generation.

기타

이 논문에서 제안하는 DGLM(Diffusion Guided Language Modeling)은 기존의 이미지 생성용 U-Net 구조나 CLIP 같은 비전-언어 결합 모델을 사용하지 않습니다. 대신, 텍스트 생성에 적합한 Sentence-T5 임베딩 공간에서 작동하는 확산 네트워크와 자가회귀 언어 모델을 결합하여 텍스트 생성 중 속성 조정이 가능하도록 설계되었습니다.

구체적으로, DGLM의 확산 네트워크는 일반적으로 이미지 생성에 사용하는 U-Net 구조 대신에, Sentence-T5 임베딩을 활용하여 텍스트의 잠재 의미를 생성하는 방식으로 접근합니다. 이 임베딩은 고차원 벡터 공간에서 문장의 의미를 표현할 수 있어, 각 문장 프리픽스에 맞춰 의미 있는 텍스트를 이어갈 수 있는 잠재 벡터를 생성하는 데 초점을 맞춥니다. 이를 통해, 고전적인 U-Net 아키텍처 대신 텍스트에 특화된 임베딩과 transformer 구조가 확산 모델의 역할을 대신하게 됩니다.

이 방법의 장점은 다음과 같습니다:

1. 텍스트 기반 속성 조정: Sentence-T5 임베딩을 사용함으로써 텍스트 생성 시 특정 속성(예: 감정, 독성)을 조정하기 위한 가벼운 분류기를 추가할 수 있습니다.
2. 자가회귀 모델과의 유연한 결합: 자가회귀 디코더가 텍스트 생성의 마지막 단계에서 Sentence-T5 임베딩과 소프트 프롬프트를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 이는 U-Net처럼 픽셀 단위의 이미지 복원보다는 문맥과 의미를 파악하여 문장을 생성하는 데 더 유리합니다.

따라서 DGLM은 기존의 이미지 생성 확산 모델에서 사용하는 구조 대신, 텍스트 생성에 최적화된 임베딩과 가벼운 분류기를 활용하여 필요한 속성에 맞게 언어 모델을 가이드합니다.

Indeed, the DGLM (Diffusion Guided Language Modeling) proposed in this paper does not use traditional diffusion model structures like U-Net, commonly applied in image generation, nor does it employ CLIP or other multimodal models that integrate vision and language. Instead, DGLM leverages the Sentence-T5 embedding space for generating semantic proposals tailored for text generation and combines these with an autoregressive language model for attribute-controlled text generation.

Specifically, rather than using a U-Net architecture typical in diffusion models for images, DGLM’s diffusion network operates within the Sentence-T5 embedding space to generate latent representations of likely text continuations. This embedding space is optimized for capturing semantic information within high-dimensional vectors, allowing DGLM to propose meaningful text continuations based on a given prefix. By operating in the Sentence-T5 latent space, DGLM bypasses the need for pixel-based denoising and instead focuses on generating coherent, attribute-aligned text.

The advantages of this approach include:

1. Text-Specific Attribute Control: Utilizing Sentence-T5 embeddings allows for the addition of lightweight classifiers for specific text attributes (e.g., sentiment, toxicity) during generation.
2. Flexible Integration with Autoregressive Models: The autoregressive decoder finalizes text generation using Sentence-T5 embeddings and soft prompts, which provide semantic direction rather than pixel-level information. This approach is better suited to maintaining context and generating semantically fluent language.

In summary, DGLM replaces traditional image-focused structures with text-optimized embeddings and lightweight classifiers, guiding the language model to generate attribute-aligned text rather than relying on U-Net-style architecture. This makes DGLM uniquely adapted to text generation tasks requiring fine-grained control over specific linguistic attributes.

이 논문에서는 GPT-3, GPT-4, Llama 3.1/3.2, 또는 Claude 같은 최신 대형 언어 모델과는 비교하지 않았습니다. 논문에서 비교 대상으로 삼은 모델들은 주로 GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, DExperts 같은 모델들로, 대부분 자가회귀 언어 모델 또는 텍스트 속성 조정을 위해 플러그 앤 플레이 방식으로 설계된 모델들이었습니다.

이와 같은 최신 대형 언어 모델과의 비교가 없었던 이유는 몇 가지로 추측해 볼 수 있습니다.

1. 비교 대상의 목적 차이: GPT-3/4, Claude, Llama 시리즈 같은 최신 모델들은 매우 큰 매개변수와 다양한 작업 수행 능력을 가진 범용 언어 모델이지만, DGLM의 경우 특정 텍스트 속성 조정(예: 독성 감소, 감정 조절)을 위한 플러그 앤 플레이 방식의 효과를 입증하는 데 중점을 두었습니다. 따라서 더 큰 범용 언어 모델보다 특정 속성 조정 성능에 초점을 맞춘 모델들과 비교하는 것이 논문의 목표에 부합했을 수 있습니다.

2. 컴퓨팅 자원 및 비용: GPT-4, Claude, Llama 시리즈는 거대한 모델로, 직접 비교 실험을 수행하려면 상당한 컴퓨팅 자원과 비용이 소요될 수 있습니다. 연구자들이 사용할 수 있는 자원의 한계로 인해 이를 포함하지 않았을 가능성도 있습니다.

3. 기술적 특성의 차이: 최신 대형 언어 모델은 이미 여러 속성 조정 기능을 포함하고 있지만, DGLM처럼 플러그 앤 플레이 방식으로 속성을 조정하는 방법을 따르지 않습니다. 따라서 속성 조정의 효율성과 유연성을 보여주기 위해 더 유사한 특성을 가진 모델들과 비교한 것으로 보입니다.

향후 연구에서 DGLM이 최신 대형 언어 모델과 비교된다면, 속성 조정의 효율성, 유창성, 다양성 측면에서 보다 직접적인 성능 평가가 가능할 것입니다.

This paper does not compare DGLM with recent large-scale language models like GPT-3, GPT-4, Llama 3.1/3.2, or Claude. Instead, the primary comparison models used were GPT-2, DAPT, PPLM, GeDi, and DExperts, which are mainly autoregressive language models or plug-and-play models designed for specific attribute control in text generation.

The lack of comparison with the latest large language models could be due to several reasons:

1. Difference in Purpose: Models like GPT-3/4, Claude, and the Llama series are general-purpose language models with very large parameter counts and broad capabilities across many tasks. In contrast, DGLM focuses specifically on attribute control (e.g., toxicity reduction, sentiment adjustment) in a plug-and-play framework. Therefore, comparing with models more tailored to attribute control could be seen as better aligned with the goals of the paper.

2. Computational Resource and Cost Constraints: Large language models such as GPT-4, Claude, and the Llama series require significant computational resources and cost for direct evaluation. Due to limitations in resources, the researchers may have chosen not to include these comparisons.

3. Technical Differences: While the latest large models may include various forms of attribute control, they do not employ plug-and-play methods like DGLM. To highlight the efficiency and flexibility of DGLM’s approach, the authors may have opted to compare it with models that also focus on similar, lightweight control methods.

Future research could provide a more direct performance evaluation in terms of attribute control, fluency, and diversity by comparing DGLM to these newer large language models.

디퓨전 프로세스를 통해 생성되는 텍스트의 질을 개선하고자 합니다. 디퓨전 모델은 데이터를 점진적으로 변형하여 생성하는 방식으로, 노이즈를 제거하면서 점차 더 세밀하고 사실적인 결과를 만들어내는 장점이 있습니다.

디퓨전 방식을 사용하는 이유는 다음과 같습니다:

1. 다양하고 자연스러운 생성: 디퓨전 모델은 텍스트를 점진적으로 생성하여, 특정 주제에 대해 더욱 다양하고 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 텍스트의 흐름과 일관성을 유지하면서도 창의적인 응답을 유도할 수 있는 장점이 있습니다.

2. 노이즈 감소와 의미 보존: 디퓨전 방식은 텍스트 생성 과정에서 노이즈를 제거하면서 점차적으로 의미 있는 텍스트를 만들어냅니다. 이는 언어 모델이 더 구체적이고 의미 있는 결과를 내놓을 수 있도록 도움을 줍니다.

3. 세밀한 조정 가능: 디퓨전 모델은 여러 단계에 걸쳐 텍스트를 생성하기 때문에, 특정 단계에서 원하는 수정이나 조정을 할 수 있는 여지를 제공합니다. 이를 통해, 일반적인 언어 모델링보다 더 세밀하게 결과를 컨트롤할 수 있습니다.

이 논문에서는 이러한 디퓨전 과정을 통해 언어 생성의 효율성과 질을 높일 수 있음을 실험적으로 증명

The aim of this paper is to improve the quality of generated text through the diffusion process. The diffusion model is a method that generates text by gradually transforming data, removing noise, and ultimately producing more refined and realistic results.

The reasons for using the diffusion approach are as follows:

1. Diverse and Natural Generation: The diffusion model generates text incrementally, allowing it to produce more diverse and natural responses on specific topics. This approach is particularly beneficial for maintaining the flow and coherence of the text while encouraging creative responses.

2. Noise Reduction and Meaning Preservation: The diffusion process removes noise during text generation, resulting in progressively meaningful text. This helps language models produce more detailed and meaningful outcomes.

3. Fine-tuned Control: Since the diffusion model generates text across multiple stages, it allows adjustments and modifications at specific stages. This enables more precise control over the results than conventional language modeling.

In this paper, the authors experimentally demonstrate that the diffusion process can enhance the efficiency and quality of language generation.

refer format:

@article{Lovelace2024, title = “{Diffusion Guided Language Modeling}”, author = “Justin Lovelace and Varsha Kishore and Yiwei Chen and Kilian Q. Weinberger”, journal = “Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024)”, volume = “2024”, pages = “14936-14952”, year = “2024”, month = “August”, url = “https://github.com/justinlovelace/Diffusion-Guided-LM”, note = “Presented at ACL 2024, August 11-16, 2024” }

Lovelace, Justin, Varsha Kishore, Yiwei Chen, and Kilian Q. Weinberger. “Diffusion Guided Language Modeling.” Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL), no. 2024 (August 2024): 14936–14952. Accessed October 26, 2024. https://github.com/justinlovelace/Diffusion-Guided-LM.