論文の概要: Model Selection for Cross-Lingual Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06127v2
• Date: Fri, 10 Sep 2021 01:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:45:24.353744
• Title: Model Selection for Cross-Lingual Transfer
• Title（参考訳）: 言語間伝達のためのモデル選択
• Authors: Yang Chen and Alan Ritter
• Abstract要約: 本稿では,モデル選択のための機械学習手法を提案する。 大規模な実験では、この手法は205言語にわたる英語の検証データよりも優れたモデルを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.197350103781739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers that are pre-trained on multilingual corpora, such as, mBERT and XLM-RoBERTa, have achieved impressive cross-lingual transfer capabilities. In the zero-shot transfer setting, only English training data is used, and the fine-tuned model is evaluated on another target language. While this works surprisingly well, substantial variance has been observed in target language performance between different fine-tuning runs, and in the zero-shot setup, no target-language development data is available to select among multiple fine-tuned models. Prior work has relied on English dev data to select among models that are fine-tuned with different learning rates, number of steps and other hyperparameters, often resulting in suboptimal choices. In this paper, we show that it is possible to select consistently better models when small amounts of annotated data are available in auxiliary pivot languages. We propose a machine learning approach to model selection that uses the fine-tuned model's own internal representations to predict its cross-lingual capabilities. In extensive experiments we find that this method consistently selects better models than English validation data across twenty five languages (including eight low-resource languages), and often achieves results that are comparable to model selection using target language development data.
• Abstract（参考訳）: mBERT や XLM-RoBERTa などの多言語コーパスで事前訓練された変換器は,言語間転送能力に優れていた。 ゼロショット転送設定では、英語のトレーニングデータのみを使用し、他のターゲット言語で微調整モデルを評価する。 これは驚くほどうまく機能するが、異なる微調整実行間のターゲット言語性能にはかなりのばらつきが見られ、ゼロショット設定では、複数の微調整モデルの中からターゲット言語開発データが選択できない。 以前の作業では、異なる学習率、ステップ数、その他のハイパーパラメータで微調整されたモデルの中から選択するために、英語の開発データに頼っていた。 本稿では、補助的なピボット言語で少量のアノテートデータが利用できる場合、一貫してより良いモデルを選択することができることを示す。 本稿では,言語横断能力を予測するために,微調整されたモデルの内部表現を用いたモデル選択のための機械学習手法を提案する。 広範な実験で、この手法は25ヶ国語(低リソース言語8ヶ国語を含む)の英語検証データよりも優れたモデルを一貫して選択し、ターゲット言語開発データを用いたモデル選択に匹敵する結果を得ることが多い。

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