論文の概要: How much pretraining data do language models need to learn syntax?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03160v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 15:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:42:07.087942
• Title: How much pretraining data do language models need to learn syntax?
• Title（参考訳）: 言語モデルが構文を学ぶために必要な事前学習データ量はどのくらいか?
• Authors: Laura P\'erez-Mayos, Miguel Ballesteros, Leo Wanner
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づく事前訓練型言語モデルは、多くのよく知られたNLUベンチマークにおいて優れた結果を得る。 本稿では,RoBERTaを用いたモデル知識に対する事前学習データサイズの影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.668478784932878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers-based pretrained language models achieve outstanding results in many well-known NLU benchmarks. However, while pretraining methods are very convenient, they are expensive in terms of time and resources. This calls for a study of the impact of pretraining data size on the knowledge of the models. We explore this impact on the syntactic capabilities of RoBERTa, using models trained on incremental sizes of raw text data. First, we use syntactic structural probes to determine whether models pretrained on more data encode a higher amount of syntactic information. Second, we perform a targeted syntactic evaluation to analyze the impact of pretraining data size on the syntactic generalization performance of the models. Third, we compare the performance of the different models on three downstream applications: part-of-speech tagging, dependency parsing and paraphrase identification. We complement our study with an analysis of the cost-benefit trade-off of training such models. Our experiments show that while models pretrained on more data encode more syntactic knowledge and perform better on downstream applications, they do not always offer a better performance across the different syntactic phenomena and come at a higher financial and environmental cost.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーに基づく事前訓練型言語モデルは、多くのよく知られたNLUベンチマークにおいて優れた結果を得る。 しかし、事前学習は非常に便利であるが、時間と資源の面では高価である。 これにより、モデルの知識に対する事前トレーニングデータサイズの影響についての研究が求められる。 原文データのインクリメンタルサイズに基づいて学習したモデルを用いて,RoBERTaの構文的機能に与える影響について検討する。 まず,より多くのデータに事前トレーニングされたモデルが高い構文情報をエンコードするかどうかを,構文構造プローブを用いて判定する。 第2に,事前学習データサイズがモデルの構文一般化性能に与える影響を解析するために,目標構文評価を行う。 第3に、音声タグ付け、依存性解析、パラフレーズ識別という、3つの下流アプリケーションにおける異なるモデルの性能を比較した。 我々は、このようなモデルのトレーニングのコスト対効果のトレードオフを分析して研究を補完する。 私たちの実験では、より多くのデータに事前トレーニングされたモデルは、より多くの構文知識をエンコードし、下流のアプリケーションでより良く機能するが、それらは必ずしも異なる構文現象にまたがって優れたパフォーマンスを提供し、高い財務コストと環境コストをもたらすとは限らない。

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