論文の概要: DIRECTOR: Generator-Classifiers For Supervised Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07694v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 14:19:09.917102
• Title: DIRECTOR: Generator-Classifiers For Supervised Language Modeling
• Title（参考訳）: DIRECTOR: 教師付き言語モデリングのためのジェネレータ
• Authors: Kushal Arora, Kurt Shuster, Sainbayar Sukhbaatar and Jason Weston
• Abstract要約: 現在の言語モデルは難易度は低いが、結果として生じる世代は依然として有毒な反応、反復性、矛盾に悩まされている。 我々は,各出力トークンに対して,言語モデリングと分類ヘッドを併用した統一型ジェネレータからなる新しいアーキテクチャであるc Directorを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.86870968048833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current language models achieve low perplexity but their resulting generations still suffer from toxic responses, repetitiveness and contradictions. The standard language modeling setup fails to address these issues. In this paper, we introduce a new architecture, {\sc Director}, that consists of a unified generator-classifier with both a language modeling and a classification head for each output token. Training is conducted jointly using both standard language modeling data, and data labeled with desirable and undesirable sequences. Experiments in several settings show that the model has competitive training and decoding speed compared to standard language models while yielding superior results, alleviating known issues while maintaining generation quality. It also outperforms existing model guiding approaches in terms of both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現在の言語モデルは難易度は低いが、結果として生じる世代は依然として有毒な反応、反復性、矛盾に悩まされている。 標準言語モデリングのセットアップはこれらの問題に対処できない。 本稿では,各出力トークンに対する言語モデリングと分類ヘッドの両方を備えた統一型ジェネレータからなる新しいアーキテクチャである {\sc Director}を紹介する。 トレーニングは、標準言語モデリングデータと、望ましい、望ましくないシーケンスでラベル付けされたデータの両方を使って行われる。 いくつかの環境での実験では、このモデルは標準言語モデルと比較して競争力のあるトレーニングとデコード速度を有し、優れた結果を得る一方で、世代品質を維持しながら既知の問題を緩和する。 また、精度と効率の両面で、既存のモデルガイドアプローチよりも優れています。

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