論文の概要: Multi Task Learning For Zero Shot Performance Prediction of Multilingual Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06130v1
• Date: Thu, 12 May 2022 14:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 17:32:46.334321
• Title: Multi Task Learning For Zero Shot Performance Prediction of Multilingual Models
• Title（参考訳）: 多言語モデルのゼロショット性能予測のためのマルチタスク学習
• Authors: Kabir Ahuja, Shanu Kumar, Sandipan Dandapat and Monojit Choudhury
• Abstract要約: 多言語トランスフォーマーに基づく言語モデルは、言語間のゼロショット転送において驚くほど効果的であることが観察されている。 我々は,タスク上のゼロショット性能をマルチタスク学習問題としてモデル化することにより,タスク上のゼロショット性能を予測するための既存の手法を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.759281077118567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Massively Multilingual Transformer based Language Models have been observed to be surprisingly effective on zero-shot transfer across languages, though the performance varies from language to language depending on the pivot language(s) used for fine-tuning. In this work, we build upon some of the existing techniques for predicting the zero-shot performance on a task, by modeling it as a multi-task learning problem. We jointly train predictive models for different tasks which helps us build more accurate predictors for tasks where we have test data in very few languages to measure the actual performance of the model. Our approach also lends us the ability to perform a much more robust feature selection and identify a common set of features that influence zero-shot performance across a variety of tasks.
• Abstract（参考訳）: 超多言語トランスフォーマーに基づく言語モデルは、言語間のゼロショット転送において驚くほど効果的であることが観察されているが、性能は微調整に使用されるピボット言語によって異なる。 本研究では,マルチタスク学習問題としてモデル化することにより,タスクのゼロショット性能を予測する手法をいくつか構築する。 さまざまなタスクに対する予測モデルを共同でトレーニングすることで、モデルの実際のパフォーマンスを測定するために、ごく少数の言語でテストデータを持つタスクの正確な予測器を構築することができます。 当社のアプローチでは、より堅牢な機能選択の実行や、さまざまなタスクにわたるゼロショットパフォーマンスに影響を与える共通機能セットの特定も可能です。

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