[论文解读] A Recipe For Arbitrary Text Style Transfer with Large Language Models
本文提出了一种增强型零样本学习（augmented zero-shot learning）方法，这是一种提示工程方法，使大型语言模型能够在无需微调或目标风格示例的情况下执行任意文本风格迁移。通过使用单一、灵活的提示模板并结合多样化的改写示范，该方法在标准与非标准风格（如使文本更富喜剧性、戏剧性或隐喻性）上均表现出色，展示了高的人工评分流畅度以及在候选选择机制下自动评估指标的提升。
In this paper, we leverage large language models (LMs) to perform zero-shot text style transfer. We present a prompting method that we call augmented zero-shot learning, which frames style transfer as a sentence rewriting task and requires only a natural language instruction, without model fine-tuning or exemplars in the target style. Augmented zero-shot learning is simple and demonstrates promising results not just on standard style transfer tasks such as sentiment, but also on arbitrary transformations such as "make this melodramatic" or "insert a metaphor."
研究动机与目标
- 解决现有风格迁移方法依赖于标注平行数据或特定风格示例的局限性。
- 通过仅使用自然语言指令实现零样本、无标签的风格迁移，从而降低数据与训练需求。
- 将支持的风格范围从标准类别（如情感或正式程度）扩展至创造性转换，例如插入隐喻或特定词汇（如'balloon'）。
- 开发一种简单、可控且通用的提示框架，可开箱即用，适配大型语言模型。
提出的方法
- 该方法使用一个固定的提示模板，其中包含多种具有多样化转换方式的句子改写示例，例如'更描述性'或'包含一个隐喻'。
- 模型接收一个指定所需风格变化的自然语言指令，随后是待重写的输入句子。
- 提示结构确保模型通过学习广泛示例转换，能够泛化至未见过的风格。
- 该方法依赖于大型语言模型（特别是GPT-3）的上下文学习能力，从而在无需微调的情况下外推至新的风格迁移任务。
- 模型生成16种延续输出，通过候选选择机制选取与原始句子BLEU分数最高的输出，以提升词汇相似度。
- 该方法被应用于标准与非标准风格迁移任务，包括情感、正式程度以及创造性转换。
实验结果
研究问题
- RQ1大型语言模型是否能够在无任何微调或目标风格示例的情况下，对任意风格执行零样本文本风格迁移？
- RQ2与零样本和 few-shot 提示相比，增强型零样本学习在流畅度和风格迁移质量方面表现如何？
- RQ3该方法是否能泛化至非标准、创造性的风格转换，如插入隐喻或单词'balloon'？
- RQ4候选选择在不牺牲流畅度或语义保留的前提下，能在多大程度上提升BLEU等自动评估指标？
- RQ5在真实用户场景中，如AI辅助文本编辑应用中，该方法表现如何？
主要发现
- 人工评估显示，增强型零样本学习在六种非标准风格上的平均流畅度评分为133分（满分150），显著优于零样本提示（81分）和少样本基线（110分）。
- 在情感迁移任务中，该方法在LLM-128B模型上达到79.6%的准确率，优于零样本（69.7%）和五样本（83.2%）基线。
- 通过候选选择，BLEU分数显著提升：增强型零样本从16.1提升至49.3，LLM-128B-dialog变体从10.4提升至40.6。
- 该方法在创造性转换中成功生成高质量输出，例如'更喜剧化'（平均长度116个字符）和'更戏剧化'（124个字符），且人工评分流畅度高。
- 在真实AI编辑器用户界面中的用户研究显示，用户参与度高，感知输出质量佳，用户能成功通过自然语言提示应用多种风格编辑。
- 该方法在多种风格上表现出鲁棒性，包括以往方法通常未覆盖的风格，如插入特定词汇或创作隐喻。
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