論文の概要: When Do You Need Billions of Words of Pretraining Data?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04946v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 07:16:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 07:23:54.221069
• Title: When Do You Need Billions of Words of Pretraining Data?
• Title（参考訳）: データの事前学習には何十億もの言葉が必要か?
• Authors: Yian Zhang, Alex Warstadt, Haau-Sing Li, and Samuel R. Bowman
• Abstract要約: トランスフォーマーLMは大規模な事前学習から学習し、少ないデータから学べない。 多くの構文的・意味的特徴を確実に符号化する表現を学習するには,約10万語から1億語程度しか必要としないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.80748200206869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NLP is currently dominated by general-purpose pretrained language models like RoBERTa, which achieve strong performance on NLU tasks through pretraining on billions of words. But what exact knowledge or skills do Transformer LMs learn from large-scale pretraining that they cannot learn from less data? We adopt four probing methods---classifier probing, information-theoretic probing, unsupervised relative acceptability judgment, and fine-tuning on NLU tasks---and draw learning curves that track the growth of these different measures of linguistic ability with respect to pretraining data volume using the MiniBERTas, a group of RoBERTa models pretrained on 1M, 10M, 100M and 1B words. We find that LMs require only about 10M or 100M words to learn representations that reliably encode most syntactic and semantic features we test. A much larger quantity of data is needed in order to acquire enough commonsense knowledge and other skills required to master typical downstream NLU tasks. The results suggest that, while the ability to encode linguistic features is almost certainly necessary for language understanding, it is likely that other forms of knowledge are the major drivers of recent improvements in language understanding among large pretrained models.
• Abstract（参考訳）: 現在、NLPはRoBERTaのような汎用事前学習言語モデルによって支配されており、数十億の単語を事前学習することで、NLUタスクの強力なパフォーマンスを実現している。 しかし、Transformer LMは、より少ないデータから学べない大規模な事前学習から、正確な知識やスキルを学ぶことができるだろうか? 分類法,情報理論的探索,教師なし相対受容性判定,NLUタスクの微調整の4つの手法を採用し,MiniBERTas,1M,10M,100M,1Bワードで事前学習したRoBERTaモデルを用いて,これらの言語能力の様々な尺度の成長を追跡する学習曲線を描画する。 lmsは、テストする構文的および意味的特徴のほとんどを確実にエンコードする表現を学ぶために、約10mまたは1mの単語しか必要としないことがわかった。 一般的なnluタスクを習得するために必要なコモンセンス知識やその他のスキルを取得するには、より多くのデータが必要である。 その結果、言語的特徴をエンコードする能力は言語理解にほぼ確実に必要であるが、他の形態の知識が、大規模事前学習モデルにおける最近の言語理解の改善の主要な要因である可能性が示唆された。

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