論文の概要: A Kernel-Based View of Language Model Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05643v4
• Date: Tue, 6 Jun 2023 09:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:45:01.728668
• Title: A Kernel-Based View of Language Model Fine-Tuning
• Title（参考訳）: カーネルによる言語モデルの微調整
• Authors: Sadhika Malladi, Alexander Wettig, Dingli Yu, Danqi Chen, Sanjeev Arora
• Abstract要約: ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)が事前学習したLMの微調整を記述しているかどうかを検討する。 本稿では,ダウンストリームタスクを暗黙の単語予測問題として定式化することで,微調整中にカーネルベースのダイナミクスをしばしば引き起こすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.75146965041131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has become standard to solve NLP tasks by fine-tuning pre-trained language models (LMs), especially in low-data settings. There is minimal theoretical understanding of empirical success, e.g., why fine-tuning a model with $10^8$ or more parameters on a couple dozen training points does not result in overfitting. We investigate whether the Neural Tangent Kernel (NTK) - which originated as a model to study the gradient descent dynamics of infinitely wide networks with suitable random initialization - describes fine-tuning of pre-trained LMs. This study was inspired by the decent performance of NTK for computer vision tasks (Wei et al., 2022). We extend the NTK formalism to Adam and use Tensor Programs (Yang, 2020) to characterize conditions under which the NTK lens may describe fine-tuning updates to pre-trained language models. Extensive experiments on 14 NLP tasks validate our theory and show that formulating the downstream task as a masked word prediction problem through prompting often induces kernel-based dynamics during fine-tuning. Finally, we use this kernel view to propose an explanation for the success of parameter-efficient subspace-based fine-tuning methods.
• Abstract（参考訳）: 訓練済み言語モデル(LM)を微調整することで、特に低データ設定でNLPタスクを解決するのが標準になっている。 例えば、数十のトレーニングポイントで10^8$以上のパラメータを持つモデルの微調整が過度に適合しない理由など、経験的成功に関する最小限の理論的な理解がある。 ランダム初期化に適する無限広帯域ネットワークの勾配勾配ダイナミクスの研究モデルであるニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)が,事前学習したLMの微調整について検討する。 この研究はコンピュータビジョンタスク(wei et al., 2022)におけるntkの性能に触発されたものである。 我々は、NTKフォーマリズムをAdamに拡張し、テンソルプログラム(Yang, 2020)を使用して、NTKレンズが事前訓練された言語モデルの微調整を記述できる条件を特徴付ける。 14のNLPタスクに対する大規模な実験により、ダウンストリームタスクをマスク付き単語予測問題として定式化することで、微調整中にカーネルベースのダイナミクスをしばしば引き起こすことを示す。 最後に、このカーネルビューを用いてパラメータ効率の高いサブスペースベース微調整法の成功を説明する。

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