論文の概要: Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05638v1
• Date: Wed, 11 May 2022 17:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 17:12:41.586186
• Title: Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning
• Title（参考訳）: 少ないショットパラメーター効率のファインチューニングは文脈学習より優れ、より正確である
• Authors: Haokun Liu, Derek Tam, Mohammed Muqeeth, Jay Mohta, Tenghao Huang, Mohit Bansal, Colin Raffel
• Abstract要約: ICL (Few-shot in-context Learning) は、予測を行うたびにトレーニング例を全て処理するので、かなりの計算、メモリ、ストレージコストを発生させる。 パラメータ効率の良い微調整は、モデルの新たなタスクの実行を可能にするために、小さなパラメータセットをトレーニングする、代替パラダイムを提供する。 本稿では,少数ショットICLとパラメータ効率の微調整を厳密に比較し,後者が計算コストを劇的に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.3514358542452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot in-context learning (ICL) enables pre-trained language models to perform a previously-unseen task without any gradient-based training by feeding a small number of training examples as part of the input. ICL incurs substantial computational, memory, and storage costs because it involves processing all of the training examples every time a prediction is made. Parameter-efficient fine-tuning (e.g. adapter modules, prompt tuning, sparse update methods, etc.) offers an alternative paradigm where a small set of parameters are trained to enable a model to perform the new task. In this paper, we rigorously compare few-shot ICL and parameter-efficient fine-tuning and demonstrate that the latter offers better accuracy as well as dramatically lower computational costs. Along the way, we introduce a new parameter-efficient fine-tuning method called (IA)$^3$ that scales activations by learned vectors, attaining stronger performance while only introducing a relatively tiny amount of new parameters. We also propose a simple recipe based on the T0 model called T-Few that can be applied to new tasks without task-specific tuning or modifications. We validate the effectiveness of T-Few on completely unseen tasks by applying it to the RAFT benchmark, attaining super-human performance for the first time and outperforming the state-of-the-art by 6% absolute. All of the code used in our experiments is publicly available.
• Abstract（参考訳）: few-shot in-context learning (icl)は、事前学習された言語モデルが、少数のトレーニングサンプルを入力の一部として入力することで、勾配ベースのトレーニングなしで、事前学習済みのタスクを実行可能にする。 ICLは、予測が行われるたびにトレーニング例を全て処理するので、かなりの計算、メモリ、ストレージコストを発生させる。 パラメータ効率の良い微調整(例えば、アダプタモジュール、プロンプトチューニング、スパース更新メソッドなど)は、モデルの新たなタスク実行を可能にするために、小さなパラメータセットをトレーニングする代替パラダイムを提供する。 本稿では,少数ショットICLとパラメータ効率の微調整を厳密に比較し,後者が計算コストを劇的に削減できることを示す。 その過程で,学習ベクトルによるアクティベーションをスケールする(ia)$^3$と呼ばれる新しいパラメータ効率の良い微調整法を導入する。 また、タスク固有のチューニングや修正なしに新しいタスクに適用できるT-Fewと呼ばれるT0モデルに基づく簡単なレシピを提案する。 我々は、RAFTベンチマークに適用し、超人的性能を初めて達成し、最先端の精度を6%向上させることにより、完全に見えないタスクに対するT-Fewの有効性を検証する。 私たちの実験で使われたコードはすべて公開されています。

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