論文の概要: Distributionally Robust Recurrent Decoders with Random Network Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13229v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 19:26:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 09:21:10.979500
• Title: Distributionally Robust Recurrent Decoders with Random Network Distillation
• Title（参考訳）: ランダムネットワーク蒸留による分布ロバストなリカレントデコーダ
• Authors: Antonio Valerio Miceli-Barone, Alexandra Birch, Rico Sennrich
• Abstract要約: 本稿では,自動回帰言語モデルが推論中にOODコンテキストを無視できるように,ランダムネットワーク蒸留を用いたOOD検出に基づく手法を提案する。 提案手法をGRUアーキテクチャに適用し,複数の言語モデリング(LM)データセットの改善を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.10261573696788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural machine learning models can successfully model language that is similar to their training distribution, but they are highly susceptible to degradation under distribution shift, which occurs in many practical applications when processing out-of-domain (OOD) text. This has been attributed to "shortcut learning": relying on weak correlations over arbitrary large contexts. We propose a method based on OOD detection with Random Network Distillation to allow an autoregressive language model to automatically disregard OOD context during inference, smoothly transitioning towards a less expressive but more robust model as the data becomes more OOD while retaining its full context capability when operating in-distribution. We apply our method to a GRU architecture, demonstrating improvements on multiple language modeling (LM) datasets.
• Abstract（参考訳）: ニューラル機械学習モデルは、トレーニング分布に類似した言語をうまくモデル化するが、分散シフト下での劣化に非常に敏感であり、ドメイン外(ood)テキストを処理する多くの実用的なアプリケーションで発生する。 これは「ショートカット学習(shortcut learning)」、すなわち任意の大きな文脈に対する弱い相関に依存するものである。 本研究では,自己回帰型言語モデルが推論中にOODコンテキストを自動的に無視し,非表現的だがロバストなモデルへとスムーズな移行を行なえるようにするために,ランダムネットワーク蒸留を用いたOOD検出に基づく手法を提案する。 提案手法をGRUアーキテクチャに適用し,複数の言語モデリング(LM)データセットの改善を示す。

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