論文の概要: Contrastive Learning for Prompt-Based Few-Shot Language Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01308v1
• Date: Tue, 3 May 2022 04:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 13:47:23.011987
• Title: Contrastive Learning for Prompt-Based Few-Shot Language Learners
• Title（参考訳）: プロンプトに基づくFew-Shot言語学習者のコントラスト学習
• Authors: Yiren Jian and Chongyang Gao and Soroush Vosoughi
• Abstract要約: 異なる拡張された"ビュー"の下で同じクラスから入力をクラスタリングする対照的な学習フレームワークを提案する。 私たちは、異なる言語プロンプトとコンテキスト実証を付加することで、サンプルの異なる"ビュー"を作成します。 提案手法は15の言語タスクの多種多様なセットにおいて最先端の手法よりも改善できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.244787327283335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The impressive performance of GPT-3 using natural language prompts and in-context learning has inspired work on better fine-tuning of moderately-sized models under this paradigm. Following this line of work, we present a contrastive learning framework that clusters inputs from the same class for better generality of models trained with only limited examples. Specifically, we propose a supervised contrastive framework that clusters inputs from the same class under different augmented "views" and repel the ones from different classes. We create different "views" of an example by appending it with different language prompts and contextual demonstrations. Combining a contrastive loss with the standard masked language modeling (MLM) loss in prompt-based few-shot learners, the experimental results show that our method can improve over the state-of-the-art methods in a diverse set of 15 language tasks. Our framework makes minimal assumptions on the task or the base model, and can be applied to many recent methods with little modification. The code will be made available at: https://github.com/yiren-jian/LM-SupCon.
• Abstract（参考訳）: 自然言語のプロンプトと文脈内学習を用いたGPT-3の印象的な性能は、このパラダイムの下で中程度のサイズのモデルをより微調整する作業に影響を与えた。 そこで,本研究では,同一クラスからの入力をクラスタ化して,限定的なサンプルのみをトレーニングしたモデルの汎用性を向上させる,コントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、異なる拡張された"ビュー"の下で同じクラスから入力をクラスタリングし、異なるクラスから入力を撃退する教師付きコントラストフレームワークを提案する。 異なる言語プロンプトとコンテキストデモを追加することで、サンプルの異なる"ビュー"を作成します。 提案手法は,プロンプトベースの数ショット学習者におけるMLMの損失と対照的な相関関係を組み合わさって,15種類の言語タスクにおいて,最先端の手法よりも改善できることを示す。 我々のフレームワークはタスクやベースモデルに対して最小限の仮定をしており、修正の少ない最近の多くの手法に適用することができる。 コードは、https://github.com/yiren-jian/LM-SupConで利用可能になる。

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