FreeCtrl: Constructing Control Centers with Feedforward Layers for Learning-Free Controllable Text Generation

可控文本生成（CTG）旨在生成符合特定属性的文本，传统方法通常采用基于学习的技术，如使用特定数据集进行训练、微调或前缀调整。这些方法虽然有效，但需要大量的计算和数据资源。相比之下，一些提出的无学习替代方案虽然可以避免学习，但通常会产生较差的结果，这体现了计算开销和模型效果之间的基本机器学习权衡。为了克服这些限制，我们提出了FreeCtrl，一种无需学习的方法，它动态调整选定的前馈神经网络（FFN）向量的权重，以引导大型语言模型（LLM）的输出。FreeCtrl基于这样的原则：不同FFN向量的权重影响了输出中不同标记出现的可能性。通过识别和自适应调整与属性相关的FFN向量的权重，FreeCtrl可以控制在生成的内容中属性关键词的输出可能性。对单属性和多属性控制的广泛实验表明，无需学习的FreeCtrl优于其他无学习和基于学习的方法，成功解决了学习成本和模型性能之间的困境。

论文旨在提出一种学习免费的方法，以动态调整选定前馈神经网络（FFN）向量的权重，从而控制大型语言模型（LLM）的输出。这种方法能否解决传统学习方法需要大量计算和数据资源的问题？

FreeCtrl是一种学习免费的方法，通过识别和自适应调整与属性相关的FFN向量的权重，控制生成内容中属性关键字的输出可能性。

论文通过单属性和多属性控制的实验表明，FreeCtrl在学习免费和学习方法中表现优异，解决了学习成本和模型性能之间的困境。

最近的相关研究包括使用学习方法的CTG方法，以及使用规则或模板的学习免费方法。