論文の概要: Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08207v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 17:08:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:22:37.184403
• Title: Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization
• Title（参考訳）: ゼロショットタスクの一般化を可能にするマルチタスクプロンプトトレーニング
• Authors: Victor Sanh, Albert Webson, Colin Raffel, Stephen H. Bach, Lintang Sutawika, Zaid Alyafeai, Antoine Chaffin, Arnaud Stiegler, Teven Le Scao, Arun Raja, Manan Dey, M Saiful Bari, Canwen Xu, Urmish Thakker, Shanya Sharma Sharma, Eliza Szczechla, Taewoon Kim, Gunjan Chhablani, Nihal Nayak, Debajyoti Datta, Jonathan Chang, Mike Tian-Jian Jiang, Han Wang, Matteo Manica, Sheng Shen, Zheng Xin Yong, Harshit Pandey, Rachel Bawden, Thomas Wang, Trishala Neeraj, Jos Rozen, Abheesht Sharma, Andrea Santilli, Thibault Fevry, Jason Alan Fries, Ryan Teehan, Stella Biderman, Leo Gao, Tali Bers, Thomas Wolf, Alexander M. Rush
• Abstract要約: 本研究では,一般的な自然言語タスクを人間に読まれる入力形式にマッピングするシステムを開発した。 様々なタスクをカバーしたマルチタスクミックス上に,事前学習したエンコーダ・デコーダモデルを微調整する。 このモデルは、いくつかの標準データセット上で強力なゼロショット性能を達成し、しばしば16倍のサイズのモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.12770442071657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models have recently been shown to attain reasonable zero-shot generalization on a diverse set of tasks. It has been hypothesized that this is a consequence of implicit multitask learning in language model training. Can zero-shot generalization instead be directly induced by explicit multitask learning? To test this question at scale, we develop a system for easily mapping general natural language tasks into a human-readable prompted form. We convert a large set of supervised datasets, each with multiple prompts using varying natural language. These prompted datasets allow for benchmarking the ability of a model to perform completely unseen tasks specified in natural language. We fine-tune a pretrained encoder-decoder model on this multitask mixture covering a wide variety of tasks. The model attains strong zero-shot performance on several standard datasets, often outperforming models 16x its size. Further, our approach attains strong performance on a subset of tasks from the BIG-Bench benchmark, outperforming models 6x its size. All prompts and trained models are available at github.com/bigscience-workshop/promptsource/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは最近、様々なタスクで合理的なゼロショット一般化を達成することが示されている。 これは言語モデルトレーニングにおける暗黙のマルチタスク学習の結果であると考えられている。 ゼロショット一般化は明示的なマルチタスク学習によって直接誘導できるのか? この質問を大規模に検証するために,汎用自然言語タスクを人間に読み取れる入力形式に容易にマッピングするシステムを開発した。 我々は、様々な自然言語を用いて複数のプロンプトを持つ教師付きデータセットの集合を変換する。 これらのトリガーデータセットは、自然言語で指定された完全に見えないタスクをモデルが実行する能力のベンチマークを可能にする。 プリトレーニングエンコーダ-デコーダモデルを,多種多様なタスクをカバーするマルチタスク混合上で微調整する。 このモデルは、いくつかの標準データセットで強力なゼロショット性能を達成し、しばしばモデルのサイズを16倍に上回っている。 さらに,本手法はBIG-Benchベンチマークのタスクのサブセットに対して高い性能を達成し,モデルのサイズを6倍に向上させる。 全てのプロンプトと訓練されたモデルはgithub.com/bigscience-workshop/promptsource/で入手できる。

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