論文の概要: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00190v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 08:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 11:10:54.856468
• Title: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
• Title（参考訳）: プレフィックスチューニング: 生成のための継続的プロンプトの最適化
• Authors: Xiang Lisa Li and Percy Liang
• Abstract要約: 微調整は、大規模な事前訓練された言語モデルを使用して下流のタスクを実行する事実上の方法です。 自然言語生成タスクの微調整に代わる軽量なプレフィックスチューニングを提案する。 パラメータの0.1%しか学習しないことで、プレフィックスチューニングは完全なデータ設定で同等のパフォーマンスを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.6357778621526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning is the de facto way to leverage large pretrained language models to perform downstream tasks. However, it modifies all the language model parameters and therefore necessitates storing a full copy for each task. In this paper, we propose prefix-tuning, a lightweight alternative to fine-tuning for natural language generation tasks, which keeps language model parameters frozen, but optimizes a small continuous task-specific vector (called the prefix). Prefix-tuning draws inspiration from prompting, allowing subsequent tokens to attend to this prefix as if it were "virtual tokens". We apply prefix-tuning to GPT-2 for table-to-text generation and to BART for summarization. We find that by learning only 0.1\% of the parameters, prefix-tuning obtains comparable performance in the full data setting, outperforms fine-tuning in low-data settings, and extrapolates better to examples with topics unseen during training.
• Abstract（参考訳）: 微調整は、ダウンストリームタスクを実行するために、大きな事前学習された言語モデルを活用するためのデファクトな方法である。 しかし、全ての言語モデルパラメータを変更するため、各タスクに完全なコピーを格納する必要がある。 本稿では,自然言語生成タスクの微調整の軽量な代替として,言語モデルパラメータの凍結を保ちながら,連続的なタスク固有ベクトル(プレフィックスと呼ばれる)を最適化するプレフィックスチューニングを提案する。 Prefix-tuningはプロンプトからインスピレーションを得て、後続のトークンが"仮想トークン"のようにこの接頭辞に出席できるようにする。 表-テキスト生成にはGPT-2、要約にはBARTにプレフィックスチューニングを適用する。 パラメータの0.1\%しか学習しないことで、プレフィックスチューニングは完全なデータ設定で同等のパフォーマンスを獲得し、低データ設定で微調整性能を上回り、トレーニング中に見つからないトピックを例に外挿する。

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