論文の概要: Towards Zero-Label Language Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09193v1
• Date: Sun, 19 Sep 2021 19:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:53:56.728202
• Title: Towards Zero-Label Language Learning
• Title（参考訳）: ゼロラベル言語学習に向けて
• Authors: Zirui Wang, Adams Wei Yu, Orhan Firat, Yuan Cao
• Abstract要約: 本稿では自然言語処理(NLP)におけるゼロラベル学習について検討する。 トレーニング中、どこにでも人間の注釈付きデータを使用しず、モデルが純粋に合成データに基づいて訓練される。 GPT-3における数発の推論の成功に触発されて、教師なしデータ生成というトレーニングデータ生成手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.28186484098947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores zero-label learning in Natural Language Processing (NLP), whereby no human-annotated data is used anywhere during training and models are trained purely on synthetic data. At the core of our framework is a novel approach for better leveraging the powerful pretrained language models. Specifically, inspired by the recent success of few-shot inference on GPT-3, we present a training data creation procedure named Unsupervised Data Generation (UDG), which leverages few-shot prompts to synthesize high-quality training data without real human annotations. Our method enables zero-label learning as we train task-specific models solely on the synthetic data, yet we achieve better or comparable results from strong baseline models trained on human-labeled data. Furthermore, when mixed with labeled data, our approach serves as a highly effective data augmentation procedure, achieving new state-of-the-art results on the SuperGLUE benchmark.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)におけるゼロラベル学習について考察する。 私たちのフレームワークの中核は、強力な事前訓練された言語モデルを活用するための新しいアプローチです。 具体的には、最近のGPT-3における少数ショット推論の成功に触発されて、実際の人間のアノテーションを使わずに、少数のショットプロンプトを利用して高品質なトレーニングデータを合成する、Unsupervised Data Generation (UDG)と呼ばれるトレーニングデータ生成手順を提案する。 合成データのみに基づいてタスク固有モデルをトレーニングすることで,ゼロラベル学習が可能となるが,人間ラベルデータでトレーニングされた強力なベースラインモデルにより,優れた,あるいは同等の結果が得られる。 さらに,ラベル付きデータと組み合わせることで,SuperGLUEベンチマークで新たな最先端結果が得られるように,高効率なデータ拡張手法として機能する。

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