論文の概要: Task Compass: Scaling Multi-task Pre-training with Task Prefix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06277v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 15:02:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 12:06:11.505489
• Title: Task Compass: Scaling Multi-task Pre-training with Task Prefix
• Title（参考訳）: Task Compass: Task Prefixによるマルチタスク事前トレーニングのスケーリング
• Authors: Zhuosheng Zhang, Shuohang Wang, Yichong Xu, Yuwei Fang, Wenhao Yu, Yang Liu, Hai Zhao, Chenguang Zhu and Michael Zeng
• Abstract要約: 既存の研究では、大規模教師付きタスクによるマルチタスク学習がタスク間の負の効果に悩まされていることが示されている。 タスク間の関係を探索するために,タスクプレフィックスガイド付きマルチタスク事前学習フレームワークを提案する。 我々のモデルは、幅広いタスクの強力な基盤バックボーンとして機能するだけでなく、タスク関係を分析するための探索ツールとしても実現可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.49242976184617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leveraging task-aware annotated data as supervised signals to assist with self-supervised learning on large-scale unlabeled data has become a new trend in pre-training language models. Existing studies show that multi-task learning with large-scale supervised tasks suffers from negative effects across tasks. To tackle the challenge, we propose a task prefix guided multi-task pre-training framework to explore the relationships among tasks. We conduct extensive experiments on 40 datasets, which show that our model can not only serve as the strong foundation backbone for a wide range of tasks but also be feasible as a probing tool for analyzing task relationships. The task relationships reflected by the prefixes align transfer learning performance between tasks. They also suggest directions for data augmentation with complementary tasks, which help our model achieve human-parity results on commonsense reasoning leaderboards. Code is available at https://github.com/cooelf/CompassMTL
• Abstract（参考訳）: タスク対応アノテートデータを教師付き信号として活用して,大規模未ラベルデータの自己教師型学習を支援することは,事前学習言語モデルにおいて新たなトレンドとなっている。 既存の研究では、大規模教師付きタスクによるマルチタスク学習がタスク間の負の効果に悩まされていることが示されている。 そこで本研究では,タスク間の関係を探究するタスクプレフィックス誘導マルチタスク事前学習フレームワークを提案する。 我々は40のデータセットに対して広範な実験を行い、我々のモデルは幅広いタスクの強力な基盤バックボーンとして機能するだけでなく、タスク関係を分析するための探索ツールとしても実現可能であることを示した。 プレフィックスが反映するタスク関係は、タスク間の転送学習性能を調整する。 また、補完的なタスクによるデータ拡張の方向性も提案しており、このモデルがコモンセンス推論のリーダーボード上での人間のパリティ結果の達成に役立ちます。 コードはhttps://github.com/cooelf/CompassMTLで入手できる。

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