論文の概要: MIX : a Multi-task Learning Approach to Solve Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09766v3
• Date: Thu, 13 Mar 2025 13:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:50:12.128504
• Title: MIX : a Multi-task Learning Approach to Solve Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: MIX : オープンドメイン質問応答の解決のためのマルチタスク学習アプローチ
• Authors: Sofian Chaybouti, Achraf Saghe, Aymen Shabou,
• Abstract要約: 本稿では,複数タスクの深層学習手法であるMIXを紹介する。 本稿では,検索スペースを削減するためのBM25ベースのRetriever,RoBERTaベースのScorer,検索した段落をランク付けして関連するテキストスパンを抽出するExtractorの3つのブロックからなる多段パイプラインとして設計する。 我々のシステムは、概念的には単純でありながら、分隊オープンベンチマークにおける最先端のパフォーマンスと同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces MIX, a multi-task deep learning approach to solve open-ended question-answering. First, we design our system as a multi-stage pipeline of 3 building blocks: a BM25-based Retriever to reduce the search space, a RoBERTa-based Scorer, and an Extractor to rank retrieved paragraphs and extract relevant text spans, respectively. Eventually, we further improve the computational efficiency of our system to deal with the scalability challenge: thanks to multi-task learning, we parallelize the close tasks solved by the Scorer and the Extractor. Our system is on par with state-of-the-art performances on the squad-open benchmark while being simpler conceptually.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数タスクの深層学習手法であるMIXを紹介する。 まず,検索空間を縮小するBM25ベースのRetriever,検索した段落をランク付けするRoBERTaベースのScorer,関連するテキストスパンを抽出するExtractorという3つのブロックからなる多段パイプラインを設計する。 最終的には、マルチタスク学習により、ScorerとExtractorによって解決された近いタスクを並列化することで、スケーラビリティの課題に対処するために、システムの計算効率をさらに向上する。 我々のシステムは、概念的には単純でありながら、分隊オープンベンチマークにおける最先端のパフォーマンスと同等である。

関連論文リスト

• LamRA: Large Multimodal Model as Your Advanced Retrieval Assistant [63.28378110792787]
  LamRAは大規模マルチモーダルモデルに高度な検索と再ランク機能を持たせるために設計された多機能フレームワークである。 検索には、言語のみの事前学習とマルチモーダル・インストラクション・チューニングからなる2段階のトレーニング戦略を採用する。 再格付けには、ポイントワイドとリストワイドの両方のジョイントトレーニングを採用し、検索性能をさらに向上させる2つの方法を提供している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T17:10:16Z)
• M3: A Multi-Task Mixed-Objective Learning Framework for Open-Domain Multi-Hop Dense Sentence Retrieval [12.277521531556852]
  M3は,高密度テキスト表現学習のためのマルチタスク混合オブジェクトに基づく,新しいマルチホップ高密度文検索システムである。 提案手法は,大規模オープンドメイン事実検証ベンチマークデータセットであるFEVER上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T01:52:07Z)
• DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning [66.85379279041128]
  そこで本研究では,Dual Queries と Low-rank approximation Re- rank を利用して,文脈内学習のための例を自動選択するフレームワークを提案する。 DQ-LoRe は GPT-4 の自動選択において最先端の手法よりも優れ、92.5% から94.2% まで性能が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T16:44:37Z)
• DAMO-NLP at SemEval-2023 Task 2: A Unified Retrieval-augmented System for Multilingual Named Entity Recognition [94.90258603217008]
  MultiCoNER RNum2共有タスクは、細粒度でノイズの多いシナリオにおいて、多言語の名前付きエンティティ認識(NER)に取り組むことを目的としている。 MultiCoNER RNum1の以前のトップシステムは、ナレッジベースまたはガゼッタを組み込んでいる。 細粒度多言語NERのための統一検索拡張システム(U-RaNER)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T16:59:26Z)
• Rethinking Label Smoothing on Multi-hop Question Answering [87.68071401870283]
  MHQA (Multi-Hop Question Answering) は質問応答において重要な分野である。 本研究では,マルチホップ推論の性能を制限する主要な要因を解析する。 学習プロセスに不確実性を組み込んだ新しいラベル平滑化手法F1 Smoothingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T14:48:08Z)
• Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks [55.42850359286304]
  本稿では,より単純なサブタスクに分解することで,複雑なタスクを解くための分解プロンプトを提案する。 このモジュール構造は、各プロンプトを特定のサブタスクに最適化することを可能にする。 Decomposed Promptingの柔軟性とモジュラリティは、数発のプロンプトで先行作業より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T17:28:20Z)
• DenseMTL: Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning [18.745373058797714]
  本稿では,相互に相互にタスクを交換するマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。 我々は3つのマルチタスク・セットアップにまたがって広範な実験を行い、合成および実世界のベンチマークにおいて競合するベースラインと比較して、我々のアプローチの利点を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T17:59:45Z)
• Multi-Task Learning with Sequence-Conditioned Transporter Networks [67.57293592529517]
  シーケンスコンディショニングと重み付きサンプリングのレンズによるマルチタスク学習の実現を目指している。 合成タスクを対象とした新しいベンチマークであるMultiRavensを提案する。 次に,視覚に基づくエンドツーエンドシステムアーキテクチャであるSequence-Conditioned Transporter Networksを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T21:19:11Z)
• Multi-Task Learning with Deep Neural Networks: A Survey [0.0]
  マルチタスク学習(Multi-task learning、MTL)は、複数のタスクを共有モデルで同時に学習する機械学習のサブフィールドである。 深層ニューラルネットワークにおけるマルチタスク学習手法の概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T19:31:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。