論文の概要: GLGE: A New General Language Generation Evaluation Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11928v3
- Date: Tue, 1 Jun 2021 08:01:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 13:00:55.834796
- Title: GLGE: A New General Language Generation Evaluation Benchmark
- Title（参考訳）: GLGE: 新しい汎用言語生成評価ベンチマーク
- Authors: Dayiheng Liu, Yu Yan, Yeyun Gong, Weizhen Qi, Hang Zhang, Jian Jiao,
Weizhu Chen, Jie Fu, Linjun Shou, Ming Gong, Pengcheng Wang, Jiusheng Chen,
Daxin Jiang, Jiancheng Lv, Ruofei Zhang, Winnie Wu, Ming Zhou, Nan Duan
- Abstract要約: General Language Generation Evaluation (GLGE)は、NLGモデルの一般化能力を評価するための新しいマルチタスクベンチマークである。
NLGモデルにおける事前学習と伝達学習の研究を促進するため、GLGEを一般公開し、強力なベースラインを持つリーダーボードを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.25515221280767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-task benchmarks such as GLUE and SuperGLUE have driven great progress
of pretraining and transfer learning in Natural Language Processing (NLP).
These benchmarks mostly focus on a range of Natural Language Understanding
(NLU) tasks, without considering the Natural Language Generation (NLG) models.
In this paper, we present the General Language Generation Evaluation (GLGE), a
new multi-task benchmark for evaluating the generalization capabilities of NLG
models across eight language generation tasks. For each task, we continue to
design three subtasks in terms of task difficulty (GLGE-Easy, GLGE-Medium, and
GLGE-Hard). This introduces 24 subtasks to comprehensively compare model
performance. To encourage research on pretraining and transfer learning on NLG
models, we make GLGE publicly available and build a leaderboard with strong
baselines including MASS, BART, and ProphetNet (The source code and dataset are
publicly available at https://github.com/microsoft/glge).
- Abstract（参考訳）: GLUEやSuperGLUEのようなマルチタスクベンチマークは、自然言語処理(NLP)における事前学習と転送学習の大きな進歩を導いている。
これらのベンチマークは主に自然言語生成(NLG)モデルを考慮せずに、さまざまな自然言語理解(NLU)タスクに焦点を当てている。
本稿では,8つの言語生成タスクにわたるNLGモデルの一般化能力を評価するための,新しいマルチタスクベンチマークであるジェネラル言語生成評価(GLGE)を提案する。
各タスクに対して,タスク難易度(GLGE-Easy, GLGE-Medium, GLGE-Hard)の3つのサブタスクを引き続き設計する。
これにより、モデルパフォーマンスを包括的に比較する24のサブタスクが導入される。
NLGモデルの事前トレーニングと転送学習の研究を促進するため、GLGEを公開し、MASS、BART、ProphetNetなどの強力なベースラインを持つリーダボードを構築する(ソースコードとデータセットはhttps://github.com/microsoft/glge.comで公開されている)。
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