論文の概要: ExT5: Towards Extreme Multi-Task Scaling for Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10952v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 02:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 03:14:43.531853
• Title: ExT5: Towards Extreme Multi-Task Scaling for Transfer Learning
• Title（参考訳）: ExT5:トランスファー学習のための超多タスクスケーリングを目指す
• Authors: Vamsi Aribandi, Yi Tay, Tal Schuster, Jinfeng Rao, Huaixiu Steven Zheng, Sanket Vaibhav Mehta, Honglei Zhuang, Vinh Q. Tran, Dara Bahri, Jianmo Ni, Jai Gupta, Kai Hui, Sebastian Ruder, Donald Metzler
• Abstract要約: 本稿では,多様なドメインやタスクファミリにまたがる107個の教師付きNLPタスクの大規模なコレクションであるExMixを紹介する。 ExMixを用いて,これまでで最大規模のマルチタスク事前学習の効果を調べた。 本稿では,ExMix の自己教師型スパンのマルチタスク目標を用いた事前学習モデル ExT5 を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.54359715403561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent success of multi-task learning and transfer learning for natural language processing (NLP), few works have systematically studied the effect of scaling up the number of tasks during pre-training. Towards this goal, this paper introduces ExMix (Extreme Mixture): a massive collection of 107 supervised NLP tasks across diverse domains and task-families. Using ExMix, we study the effect of multi-task pre-training at the largest scale to date, and analyze co-training transfer amongst common families of tasks. Through this analysis, we show that manually curating an ideal set of tasks for multi-task pre-training is not straightforward, and that multi-task scaling can vastly improve models on its own. Finally, we propose ExT5: a model pre-trained using a multi-task objective of self-supervised span denoising and supervised ExMix. Via extensive experiments, we show that ExT5 outperforms strong T5 baselines on SuperGLUE, GEM, Rainbow, Closed-Book QA tasks, and several tasks outside of ExMix. ExT5 also significantly improves sample efficiency while pre-training.
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理(NLP)におけるマルチタスク学習と伝達学習の成功にもかかわらず、事前学習中のタスク数をスケールアップする効果を体系的に研究する研究は少ない。 そこで本稿では,様々なドメインやタスクファミリにまたがる107個のnlpタスクの膨大なコレクションであるexmix(extreme mixed)を紹介する。 exmixを用いて,これまでで最大のスケールでマルチタスク事前トレーニングが与えた影響について検討し,共通のタスクファミリー間でのコトレーニング転送の分析を行った。 この分析により、マルチタスク事前学習のための理想的なタスクセットを手動でキュレートすることは簡単ではなく、マルチタスクスケーリングは独自のモデルを大幅に改善できることを示す。 最後に,ExMix の自己教師型スパンのマルチタスク目標を用いた事前学習モデル ExT5 を提案する。 広範な実験の結果,ExT5はSuperGLUE, GEM, Rainbow, Closed-Book QAタスク, ExMix以外のタスクにおいて,強力なT5ベースラインを上回っていることがわかった。 ExT5はまた、事前トレーニング中にサンプル効率を大幅に改善する。

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