論文の概要: Clip-Tuning: Towards Derivative-free Prompt Learning with a Mixture of Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12050v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 15:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 15:03:19.696954
• Title: Clip-Tuning: Towards Derivative-free Prompt Learning with a Mixture of Rewards
• Title（参考訳）: クリップチューニング:報酬の混合によるデリバティブフリープロンプト学習に向けて
• Authors: Yekun Chai, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: 微分自由なプロンプト学習は、プロンプトチューニングの軽量な代替手段として登場した。 Clip-Tuningを提案する。Clip-Tuningは、言語モデルの多様な凍結された「薄型」ネットワークを採用する手法である。 本手法は、7つの言語理解ベンチマークにおいて、数ショット設定で勾配に基づく同等性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.72721300912537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Derivative-free prompt learning has emerged as a lightweight alternative to prompt tuning, which only requires model inference to optimize the prompts. However, existing work did not take full advantage of the over-parameterized characteristics of large pre-trained language models (PLMs). In this paper, we propose Clip-Tuning, a simple yet effective method that adopts diverse frozen "thinned" networks of PLMs to obtain a mixture of rewards and thus advance the derivative-free prompt learning. The thinned networks consist of all the hidden units that survive a stationary dropout strategy, whose inference predictions reflect an ensemble of partial views over prompted training samples. Our method outperforms previous gradient-free prompt learning methods and achieves parity with gradient-based counterparts on seven language understanding benchmarks under few-shot settings.
• Abstract（参考訳）: デリバティブフリーなプロンプト学習はプロンプトチューニングの軽量な代替手段として登場し、プロンプトを最適化するためにモデル推論のみを必要とする。 しかし、既存の研究は、大規模事前学習言語モデル(PLM)の過度なパラメータ化特性を十分に活用しなかった。 本稿では,PLMの「薄型」ネットワークを多種多様な「薄型」ネットワークで適用し,報酬の混合を図り,デリバティブフリーな素早い学習を推し進める,シンプルで効果的なClip-Tuningを提案する。 薄いネットワークは、静止したドロップアウト戦略を生き残るすべての隠れユニットで構成されており、推論予測は、トレーニングサンプルを誘導する部分的なビューの集合を反映している。 提案手法は,従来の勾配フリープロンプト学習手法を上回り,数ショット設定による7つの言語理解ベンチマークにおいて,勾配ベースと同等性を達成する。

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