論文の概要: Improving In-Context Few-Shot Learning via Self-Supervised Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01703v1
• Date: Tue, 3 May 2022 18:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-06 05:03:19.506657
• Title: Improving In-Context Few-Shot Learning via Self-Supervised Training
• Title（参考訳）: 自己監督型トレーニングによるインテクスト・ファウショット学習の改善
• Authors: Mingda Chen, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Todor Mihaylov, Srini Iyer, Veselin Stoyanov, Zornitsa Kozareva
• Abstract要約: 本稿では,事前学習と下流での撮影の中間訓練段階において,自己監督を併用することを提案する。 中間的な自己超越段階は、強いベースラインよりも優れたモデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.801037246764935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised pretraining has made few-shot learning possible for many NLP tasks. But the pretraining objectives are not typically adapted specifically for in-context few-shot learning. In this paper, we propose to use self-supervision in an intermediate training stage between pretraining and downstream few-shot usage with the goal to teach the model to perform in-context few shot learning. We propose and evaluate four self-supervised objectives on two benchmarks. We find that the intermediate self-supervision stage produces models that outperform strong baselines. Ablation study shows that several factors affect the downstream performance, such as the amount of training data and the diversity of the self-supervised objectives. Human-annotated cross-task supervision and self-supervision are complementary. Qualitative analysis suggests that the self-supervised-trained models are better at following task requirements.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き事前学習は、多くのnlpタスクでわずかなショット学習を可能にした。 しかし、事前学習の目的は通常、コンテキスト内少数ショット学習に特化されていない。 本稿では,事前学習と下流における数ショット使用の中間訓練段階における自己監督を,テキスト内数ショット学習を行うためのモデルを教えることを目的として提案する。 2つのベンチマークで4つの自己監督目標を提案し評価する。 中間の自己スーパービジョンステージは強いベースラインを上回るモデルを生成する。 アブレーション研究は、訓練データの量や自己監督対象の多様性など、下流のパフォーマンスに影響するいくつかの要因を示している。 人間の注釈によるクロスタスクの監督と自己監督は補完的だ。 質的分析は、自己教師付き学習モデルがタスク要求に従うのに優れていることを示唆する。

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