論文の概要: P-Adapters: Robustly Extracting Factual Information from Language Models with Diverse Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07280v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 11:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 13:59:19.332946
• Title: P-Adapters: Robustly Extracting Factual Information from Language Models with Diverse Prompts
• Title（参考訳）: P-Adapters: 言語モデルからさまざまなプロンプトを持つ実情報をロバストに抽出する
• Authors: Benjamin Newman, Prafulla Kumar Choubey, Nazneen Rajani
• Abstract要約: 埋め込み層と大規模言語モデルの第一の注意層の間に位置する軽量モデルであるP-Adaptersを紹介します。 LLMの埋め込みを入力とし、LLMに問い合わせるのに使用される連続的なプロンプトを出力する。 それらは、一貫性の12～26%の絶対的な改善と、自然言語クエリのみを使用するベースラインよりも36～50%の精度の絶対的な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.657992756210283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work (e.g. LAMA (Petroni et al., 2019)) has found that the quality of the factual information extracted from Large Language Models (LLMs) depends on the prompts used to query them. This inconsistency is problematic because different users will query LLMs for the same information using different wording, but should receive the same, accurate responses regardless. In this work we aim to address this shortcoming by introducing P-Adapters: lightweight models that sit between the embedding layer and first attention layer of LLMs. They take LLM embeddings as input and output continuous prompts that are used to query the LLM. Additionally, we investigate Mixture of Experts (MoE) models that learn a set of continuous prompts ("experts") and select one to query the LLM. They require a separate classifier trained on human-annotated data to map natural language prompts to the continuous ones. P-Adapters perform comparably to the more complex MoE models in extracting factual information from BERT and RoBERTa while eliminating the need for additional annotations. P-Adapters show between 12-26% absolute improvement in precision and 36-50% absolute improvement in consistency over a baseline of only using natural language queries. Finally, we investigate what makes a P-adapter successful and conclude that access to the LLM's embeddings of the original natural language prompt, particularly the subject of the entity pair being asked about, is a significant factor.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究(例: LAMA (Petroni et al., 2019) は、Large Language Models (LLMs) から抽出された事実情報の質が、クエリに使用するプロンプトに依存していることを発見した。 異なるユーザが異なる単語を使って同じ情報に対してLLMをクエリするが、同じ正確な応答を受け取る必要があるため、この矛盾は問題となる。 本研究は,組込み層とLLMの最初の注目層の間に位置する軽量モデルであるP-アダプタを導入することで,この問題に対処することを目的とする。 LLMの埋め込みを入力とし、LLMに問い合わせるのに使用される連続的なプロンプトを出力する。 さらに,連続的なプロンプト(エキスパート)の集合を学習するMixture of Experts(MoE)モデルについて検討し,LLMを問合せするモデルを選択する。 自然言語のプロンプトを連続的なものにマッピングするために、人間に注釈されたデータに基づいてトレーニングされた別の分類器が必要である。 P-アダプタは、BERTやRoBERTaから事実情報を抽出し、追加のアノテーションを不要にすることで、より複雑なMoEモデルと互換性がある。 P-アダプタは、12～26%の精度の向上と36～50%の一貫性の向上を、自然言語クエリのみを使用するベースラインで示す。 最後に, P-Adapterを成功させる要因について検討し, LLMの本来の自然言語プロンプトの埋め込みへのアクセス, 特に質問されるエンティティペアの主題が重要な要因であると結論づける。

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