論文の概要: Revisiting Self-Training for Few-Shot Learning of Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01256v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 08:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:37:41.853150
• Title: Revisiting Self-Training for Few-Shot Learning of Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルのFew-Shot学習のための自己学習の再検討
• Authors: Yiming Chen, Yan Zhang, Chen Zhang, Grandee Lee, Ran Cheng, and Haizhou Li
• Abstract要約: ラベル付きデータにはタスク関連情報が豊富に含まれており、言語モデルの素早い学習に有用であることが証明されている。 本研究では,言語モデルファインチューニングのための自己学習手法を再検討し,最先端のプロンプトベースの少ショット学習者,SFLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.173976954360334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As unlabeled data carry rich task-relevant information, they are proven useful for few-shot learning of language model. The question is how to effectively make use of such data. In this work, we revisit the self-training technique for language model fine-tuning and present a state-of-the-art prompt-based few-shot learner, SFLM. Given two views of a text sample via weak and strong augmentation techniques, SFLM generates a pseudo label on the weakly augmented version. Then, the model predicts the same pseudo label when fine-tuned with the strongly augmented version. This simple approach is shown to outperform other state-of-the-art supervised and semi-supervised counterparts on six sentence classification and six sentence-pair classification benchmarking tasks. In addition, SFLM only relies on a few in-domain unlabeled data. We conduct a comprehensive analysis to demonstrate the robustness of our proposed approach under various settings, including augmentation techniques, model scale, and few-shot knowledge transfer across tasks.
• Abstract（参考訳）: ラベルなしデータにはタスク関連情報が豊富にあるため、言語モデルの素早い学習に有用であることが証明されている。 問題は、このようなデータを効果的に利用する方法だ。 本稿では,言語モデルの微調整のための自己学習手法を再検討し,最先端のプロンプトベースの少数ショット学習者sflmを提案する。 弱化と強化によるテキストサンプルの2つのビューが与えられた場合、SFLMは弱化バージョンに擬似ラベルを生成する。 そして、強強化バージョンで微調整された場合、モデルは同じ擬似ラベルを予測する。 この単純なアプローチは、6つの文分類と6つの文ペア分類ベンチマークタスクにおいて、他の最先端の教師付きおよび半教師付きの手法よりも優れている。 加えて、SFLMはいくつかのドメイン内のラベルなしデータのみに依存している。 我々は,拡張手法,モデルスケール,タスク間での知識伝達など,様々な条件下で提案手法の堅牢性を示すため,包括的な分析を行う。

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