Core Concepts
프롬프트 임베딩을 활용하여 텍스트 생성 방향을 제어할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 프롬프트 튜닝을 통해 텍스트 생성을 제어하는 방법을 소개한다.
먼저 프롬프트 임베딩을 생성하고, 이를 소스 텍스트와 결합하여 언어 모델의 입력으로 사용한다. 프롬프트 임베딩은 작은 언어 모델을 활용하여 학습되며, 이를 통해 텍스트 생성 방향을 제어할 수 있다.
또한 유창성 손실 함수를 도입하여 생성된 텍스트의 유창성을 유지하는 방법을 제안한다. 이를 통해 프롬프트 임베딩이 단순히 분류기의 손실을 최소화하는 방향으로 학습되는 것을 방지한다.
실험 결과, 제안 방법은 소량의 데이터로도 효과적으로 텍스트 생성 방향을 제어할 수 있음을 보여준다. 또한 대규모 데이터에서도 일반화 성능이 우수하다. 나아가 유해하고 편향된 텍스트 생성을 완화할 수 있음을 확인하였다.
Stats
언어 모델은 작은 데이터셋으로도 효과적으로 학습될 수 있다.
프롬프트 임베딩은 매우 적은 수의 파라미터로도 텍스트 생성 방향을 제어할 수 있다.
Quotes
"프롬프트 튜닝을 통해 데이터와 파라미터 효율적인 방식으로 텍스트 생성을 제어할 수 있다."
"유창성 손실 함수를 도입하여 생성된 텍스트의 유창성을 유지할 수 있다."