論文の概要: On Robust Prefix-Tuning for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10378v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 18:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 13:43:28.235818
• Title: On Robust Prefix-Tuning for Text Classification
• Title（参考訳）: テキスト分類のためのロバストプレフィックスチューニングについて
• Authors: Zonghan Yang, Yang Liu
• Abstract要約: 本稿では,プレフィックスチューニングの効率性とモジュール性を維持する頑健なプレフィックスチューニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、異なるタイプの5つのテキスト攻撃に対して、いくつかの強いベースラインに対するロバスト性を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.08753509741376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, prefix-tuning has gained increasing attention as a parameter-efficient finetuning method for large-scale pretrained language models. The method keeps the pretrained models fixed and only updates the prefix token parameters for each downstream task. Despite being lightweight and modular, prefix-tuning still lacks robustness to textual adversarial attacks. However, most currently developed defense techniques necessitate auxiliary model update and storage, which inevitably hamper the modularity and low storage of prefix-tuning. In this work, we propose a robust prefix-tuning framework that preserves the efficiency and modularity of prefix-tuning. The core idea of our framework is leveraging the layerwise activations of the language model by correctly-classified training data as the standard for additional prefix finetuning. During the test phase, an extra batch-level prefix is tuned for each batch and added to the original prefix for robustness enhancement. Extensive experiments on three text classification benchmarks show that our framework substantially improves robustness over several strong baselines against five textual attacks of different types while maintaining comparable accuracy on clean texts. We also interpret our robust prefix-tuning framework from the optimal control perspective and pose several directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模事前学習言語モデルのパラメータ効率向上手法としてプレフィックスチューニングが注目されている。 このメソッドは事前トレーニングされたモデルを固定し、ダウンストリームタスク毎にプレフィックストークンパラメータのみを更新する。 軽量でモジュール化されているにもかかわらず、プレフィックスチューニングはテキストの敵攻撃に対する堅牢性に欠ける。 しかし、現在開発されているほとんどの防衛技術は補助的なモデル更新と保存を必要としており、これは必然的にプレフィックスチューニングのモジュラリティと低ストレージを妨げている。 本稿では,プレフィックスチューニングの効率性とモジュール性を保持する堅牢なプレフィックスチューニングフレームワークを提案する。 フレームワークの中核となる考え方は、言語モデルの階層的アクティベーションを、追加の接頭辞微調整の標準として正しく分類されたトレーニングデータによって活用することである。 テストフェーズでは、バッチ毎に追加のバッチレベルプレフィックスをチューニングし、元のプレフィックスに追加して堅牢性を高める。 3つのテキスト分類ベンチマークにおいて、我々のフレームワークは、クリーンテキストに匹敵する精度を維持しつつ、異なるタイプに対する5つのテキスト攻撃に対して、いくつかの強いベースラインよりもロバスト性を大幅に向上することを示す。 また、最適制御の観点から頑健なプレフィックスチューニングフレームワークを解釈し、今後の研究の方向性を示す。

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