論文の概要: It's Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07118v2
• Date: Mon, 12 Apr 2021 08:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 05:12:51.196071
• Title: It's Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners
• Title（参考訳）: 単にサイズだけの問題ではない:小さな言語モデルもほとんど見当たらない
• Authors: Timo Schick, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: GPT-3に類似した性能は、よりグリーンな言語モデルで得られることを示す。 我々は、小さな言語モデルで自然言語理解を成功させるために必要な重要な要素を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.264737570114631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When scaled to hundreds of billions of parameters, pretrained language models such as GPT-3 (Brown et al., 2020) achieve remarkable few-shot performance. However, enormous amounts of compute are required for training and applying such big models, resulting in a large carbon footprint and making it difficult for researchers and practitioners to use them. We show that performance similar to GPT-3 can be obtained with language models that are much "greener" in that their parameter count is several orders of magnitude smaller. This is achieved by converting textual inputs into cloze questions that contain a task description, combined with gradient-based optimization; exploiting unlabeled data gives further improvements. We identify key factors required for successful natural language understanding with small language models.
• Abstract（参考訳）: 数十億のパラメータにスケールすると、gpt-3(brown et al., 2020)のような事前学習された言語モデルが目覚ましい数ショットパフォーマンスを達成します。 しかし、そのような大きなモデルの訓練と適用には膨大な計算が必要であり、その結果、炭素フットプリントが大きくなり、研究者や実践者がそれを使うのが難しくなる。 GPT-3に類似した性能は、パラメータ数が桁違いに小さくなるという「よりグリーン」な言語モデルで得られることを示す。 これは、テキスト入力をタスク記述を含むクローズドな質問に変換し、勾配に基づく最適化と組み合わせることで実現される。 小言語モデルを用いて自然言語理解を成功させるために必要な重要な要因を明らかにする。

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