Midjourney新研究发力创意文本生成，让LLM写作更具创意

　　以AI图像生成技术闻名遐迩的Midjourney，正悄然展现其在人工智能领域的更广阔野心。这家拥有庞大用户群体的科技公司，在自研计算和AI硬件的消息之后，近期携手纽约大学(NYU)的机器学习专家，发布了一项关于训练文本生成大语言模型(LLMs)的最新研究成果。

　　该研究聚焦于提升LLM在创意写作方面的能力，旨在使AI模型能够像Meta的Llama和Mistral等开源模型一样，写出更具创造性的文本。

　　不止于图像:Midjourney发力创意文本生成

　　对于一家以扩散模型AI图像生成技术著称的公司而言，Midjourney此次在文本生成领域的创新尝试，无疑向外界传递了一个明确的信号:他们的目标远不止于视觉内容。正如研究人员所言，“一图胜千言”的传统观念或许将被改写，文本的创意潜力同样值得深入挖掘。Midjourney正在用实际行动证明，其在AI领域的探索是多元化的。

　　告别“套路”:创新技术提升AI写作多样性

　　该项发表于AI代码社区Hugging Face的研究论文，创新性地提出了两种名为“多样化直接偏好优化”(Diversified Direct Preference Optimization， DDPO)和“多样化赔率比偏好优化”(Diversified Odds Ratio Preference Optimization， DORPO)的新技术。这两项技术的核心目标在于扩大AI模型生成文本的范围，使其在保持连贯性和可读性的前提下，呈现出更加丰富多样的内容。

　　研究人员指出，尽管当前的LLM在事实性问答或代码辅助等领域表现出色，能够生成“最优解”，但在创意写作领域，由于其开放性，对同一个提示本应存在多种有效的回应。例如，对于“写一个关于月球上的狗的故事”这样的提示，人类可能会构思出宇航员遗落在月球上的宠物狗、未来犬类太空殖民地的狗狗，或是与外星生物成为朋友的流浪狗等多种截然不同的情节。

　　然而，经过指令调优的LLM往往会收敛于相似的故事线和主题。这主要是因为后期训练技术更侧重于用户偏好而非原创性，强化了流行但重复的答案;同时，指令调优也可能平滑了变异性，使模型倾向于生成“安全”但缺乏新意的回应。此外，现有的多样性促进技术(如温度调整)通常只在模型推理阶段发挥作用，而没有融入到模型的学习过程中。这最终导致AI生成的创意写作显得同质化，缺乏惊喜和深度。

　　让AI模型“另辟蹊径”

　　为了克服这些局限性，Midjourney的研究团队对现有的偏好优化方法进行了改进，引入了DDPO和DORPO。这两项创新的核心在于利用“偏差”(deviation)——即一个回应与其他回应的差异程度——来指导模型训练。

　　具体来说，在训练过程中，模型会接收一个写作提示和多个可能的回答。随后，每个回答都会与其他同提示下的回答进行比较，并计算出一个偏差分数。那些罕见但高质量的回应在训练中会被赋予更高的权重，从而鼓励模型从更多样化的例子中学习。通过将偏差融入到直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)中，模型能够学习生成更高质量且更具差异性的回应。这种方法确保了AI生成的故事不会局限于单一可预测的结构，而是能够探索更广泛的角色、设定和主题，就像人类作家一样。

　　为了验证这些新方法的有效性，研究人员使用了Reddit社区r/writingPrompts上的数据集对LLM进行训练。他们选择了Meta的Llama-3.1-8B(一个80亿参数的模型)和Mistral AI的Mistral-7B-v0.3(一个70亿参数的模型)作为基础模型。

　　训练过程包括监督式微调(SFT)和偏好优化两个阶段。在偏好优化阶段，他们首先使用标准的DPO和ORPO作为基线，然后应用DDPO和DORPO引入基于偏差的权重。最后，通过自动评估(测量语义和文体多样性)和人工评估(判断输出的多样性和吸引力，并与GPT-4o和Claude3.5进行比较)来评估模型性能。

　　实验结果显示，DDPO在保持输出质量的同时，显著优于标准的DPO。搭载DDPO的Llama-3.1-8B在质量和多样性之间取得了最佳平衡，其生成的回应比GPT-4o更加多样化，同时保持了良好的连贯性。即使在数据集规模缩小的情况下，DDPO模型仍然能够保持一定的多样性。

　　赋能各行业:AI创意内容潜力无限

　　这项研究对于需要使用AI生成创意文本的企业而言，具有重要的实际意义。例如，在营销文案、企业故事讲述以及影视游戏剧本创作等领域，提升AI生成内容的多样性和质量至关重要。对于负责LLM部署的AI团队而言，如何在保证质量的前提下增强输出的多样性是一个关键挑战。Midjourney的研究为解决这一难题提供了一种新的思路。

　　该研究提出了一种新的LLM后训练方法，能够在不牺牲质量的前提下增强创造力。它还提供了一种实用的替代方案，可以取代推理时期的多样性调整(如调整温度)，将多样性直接融入到模型的学习过程中。这有望开发出更具吸引力的AI应用，例如AI辅助写作工具和能够动态调整回应的虚拟助手。

　　对于负责AI模型编排和自动化的专业人士来说，这项研究强调了在训练阶段调整模型的重要性，从而减少部署后进行后处理调整的需求。它还提供了一种将自适应叙事引入AI驱动应用的方法，确保内容的可变性，同时保持高质量。此外，该方法有助于使LLM的输出更像人类，这对于需要互动叙事、客户互动或动态内容创建的应用至关重要。

　　结语

　　DDPO和DORPO的成功表明，以多样性为目标训练LLM可以在创意写作方面取得显著的进步。未来，将基于偏差的学习方法集成到企业AI模型中，以增强面向客户的应用中的响应多样性，探索这些方法在诗歌、剧本创作或游戏故事等其他生成任务中的应用，以及开发平衡多样性和指令遵循能力的混合训练方法，都将是值得期待的研究方向。

　　Midjourney的研究团队计划公开其代码，这无疑将为那些希望应用这些技术的开发者提供宝贵的资源。通过采纳这些创新技术，AI团队有望突破僵化、公式化的输出模式，构建出不仅智能，而且真正富有想象力的AI系统。