論文の概要: Zero-Shot Learners for Natural Language Understanding via a Unified Multiple Choice Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08590v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 17:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:25:56.253566
• Title: Zero-Shot Learners for Natural Language Understanding via a Unified Multiple Choice Perspective
• Title（参考訳）: 複数選択視点による自然言語理解のためのゼロショット学習者
• Authors: Ping Yang, Junjie Wang, Ruyi Gan, Xinyu Zhu, Lin Zhang, Ziwei Wu, Xinyu Gao, Jiaxing Zhang, Tetsuya Sakai
• Abstract要約: ゼロショット学習は、与えられたタスクでモデルをトレーニングすることを目的としており、追加のトレーニングなしで新しい学習タスクに対処できる。 提案手法は、ゼロショット学習を複数選択タスクに変換し、FLANなどの大規模生成モデルで一般的に使用される問題を回避する。 提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて最先端の性能を示し,自然言語推論やテキスト分類といったタスクに対して良好な結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.41585967095811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new paradigm for zero-shot learners that is format agnostic, i.e., it is compatible with any format and applicable to a list of language tasks, such as text classification, commonsense reasoning, coreference resolution, and sentiment analysis. Zero-shot learning aims to train a model on a given task such that it can address new learning tasks without any additional training. Our approach converts zero-shot learning into multiple-choice tasks, avoiding problems in commonly used large-scale generative models such as FLAN. It not only adds generalization ability to models but also significantly reduces the number of parameters. Our method shares the merits of efficient training and deployment. Our approach shows state-of-the-art performance on several benchmarks and produces satisfactory results on tasks such as natural language inference and text classification. Our model achieves this success with only 235M parameters, which is substantially smaller than state-of-the-art models with billions of parameters. The code and pre-trained models are available at https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット学習者のための新しいパラダイムを提案する。形式非依存であり,テキスト分類,共通意味推論,コリファレンス解決,感情分析など,言語タスクの一覧に適用可能な形式である。 ゼロショット学習は、与えられたタスクでモデルをトレーニングすることを目的としており、追加のトレーニングなしで新しい学習タスクに対処できる。 提案手法では,ゼロショット学習をマルチチョイスタスクに変換し,flanなどの大規模生成モデルにおける問題を回避する。 モデルに一般化能力を加えるだけでなく、パラメータの数を大幅に削減する。 私たちの方法は、効率的なトレーニングとデプロイメントのメリットを共有します。 提案手法は,いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスを示し,自然言語推論やテキスト分類などのタスクで十分な結果が得られる。 我々のモデルは、数十億のパラメータを持つ最先端モデルよりも大幅に小さい235万のパラメータでこの成功を達成する。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM で公開されている。

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