論文の概要: BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10199v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 16:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-21 16:37:15.132658
• Title: BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models
• Title（参考訳）: bitfit: トランスフォーマーに基づくマスク言語モデルのパラメータ効率の簡単な微調整
• Authors: Elad Ben Zaken, Shauli Ravfogel, Yoav Goldberg
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたBERTモデルのバイアス項(またはバイアス項のサブセット)のみを微調整することは、モデル全体を微調整する(そして、時にはそれよりも優れている)ことを示す。 彼らは、ファインタニングは、新しいタスク固有の言語知識を学ぶのではなく、言語モデリングの訓練によって引き起こされる知識を明らかにすることであるという仮説を支持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.53936551681613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that with small-to-medium training data, fine-tuning only the bias terms (or a subset of the bias terms) of pre-trained BERT models is competitive with (and sometimes better than) fine-tuning the entire model. For larger data, bias-only fine-tuning is competitive with other sparse fine-tuning methods. Besides their practical utility, these findings are relevant for the question of understanding the commonly-used process of finetuning: they support the hypothesis that finetuning is mainly about exposing knowledge induced by language-modeling training, rather than learning new task-specific linguistic knowledge.
• Abstract（参考訳）: 我々は,小口径のトレーニングデータを用いて,事前学習したBERTモデルの偏差項(あるいは偏差項のサブセット)のみを微調整することは,モデル全体の微調整と競合する(時として優れている)ことを示す。 大きなデータの場合、バイアスのみの微調整は他のまばらな微調整法と競合する。 ファインタニングは、新しいタスク固有の言語知識を学ぶのではなく、言語モデリングトレーニングによって引き起こされる知識を公開することによるものであるという仮説を支持している。

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