論文の概要: LMTurk: Few-Shot Learners as Crowdsourcing Workers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07522v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 16:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 19:27:59.066113
• Title: LMTurk: Few-Shot Learners as Crowdsourcing Workers
• Title（参考訳）: LMTurk: クラウドソーシングワーカーとして学ぶ人はほとんどいない
• Authors: Mengjie Zhao, Fei Mi, Yasheng Wang, Minglei Li, Xin Jiang, Qun Liu, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: LMTurkは、少人数の学習者をクラウドソーシングワーカーとして扱う新しいアプローチである。 得られたアノテーションは、タスクをうまく解決するモデルをトレーニングするために利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.53432089815734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vast efforts have been devoted to creating high-performance few-shot learners, i.e., models that perform well with little training data. Training large-scale pretrained language models (PLMs) has incurred significant cost, but utilizing PLM-based few-shot learners is still challenging due to their enormous size. This work focuses on a crucial question: How to make effective use of these few-shot learners? We propose LMTurk, a novel approach that treats few-shot learners as crowdsourcing workers. The rationale is that crowdsourcing workers are in fact few-shot learners: They are shown a few illustrative examples to learn about a task and then start annotating. LMTurk employs few-shot learners built upon PLMs as workers. We show that the resulting annotations can be utilized to train models that solve the task well and are small enough to be deployable in practical scenarios. Altogether, LMTurk is an important step towards making effective use of current PLM-based few-shot learners.
• Abstract（参考訳）: ハイパフォーマンスな少数ショット学習者、すなわち、少ないトレーニングデータでうまく機能するモデルの作成に多大な努力が払われている。 大規模事前訓練型言語モデル(PLM)の訓練には多大なコストがかかるが,PLMをベースとした少数ショット学習者の利用は,その巨大さから依然として困難である。 この研究は重要な問題に焦点を当てている。これらの数発の学習者を効果的に活用するにはどうすればよいのか? 少人数の学習者をクラウドソーシング労働者として扱う新しいアプローチであるLMTurkを提案する。 クラウドソーシングワーカーは、実際にわずかなショット学習者であり、タスクについて学び、注釈を付け始めるためのいくつかの例を示す。 LMTurkは、PLM上に構築された数発の学習者を労働者として採用している。 得られたアノテーションは、タスクをうまく解決し、実用的なシナリオでデプロイできるくらい小さいモデルを訓練するために利用できることを示す。 lmturkは、現在のplmベースのマイノリティ学習を効果的に活用するための重要なステップだ。

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