論文の概要: Prompt-Tuning Can Be Much Better Than Fine-Tuning on Cross-lingual Understanding With Multilingual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12360v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 05:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:27:51.037455
• Title: Prompt-Tuning Can Be Much Better Than Fine-Tuning on Cross-lingual Understanding With Multilingual Language Models
• Title（参考訳）: Prompt-Tuningは多言語言語モデルによる言語間理解の微調整よりもはるかに優れている
• Authors: Lifu Tu, Caiming Xiong, Yingbo Zhou
• Abstract要約: 本稿では,プロンプトチューニングを用いた様々なNLUタスクの言語間評価を行い,それを微調整と比較する。 その結果, アクシデントチューニングは, データセット間の微調整よりもはるかに優れた言語間移動を実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.32691891392903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained multilingual language models show significant performance gains for zero-shot cross-lingual model transfer on a wide range of natural language understanding (NLU) tasks. Previously, for zero-shot cross-lingual evaluation, pre-trained models are only fine-tuned on English data and tested on a variety of target languages. In this paper, we do cross-lingual evaluation on various NLU tasks (sentence classification, sequence labeling, question answering) using prompt-tuning and compare it with fine-tuning. The results show that prompt tuning achieves much better cross-lingual transfer than fine-tuning across datasets, with only 0.1% to 0.3% tuned parameters. Additionally, we demonstrate through the analysis that prompt tuning can have better cross-lingual transferability of representations on downstream tasks with better aligned decision boundaries.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された多言語モデルでは、広範囲の自然言語理解(NLU)タスクにおけるゼロショット言語間モデル転送の性能が著しく向上した。 これまでゼロショットのクロスリンガル評価では、事前学習されたモデルは英語のデータでのみ微調整され、さまざまなターゲット言語でテストされていた。 本稿では,様々なNLUタスク(文分類,シーケンスラベリング,質問応答)をプロンプトチューニングを用いて言語間比較し,微調整と比較する。 その結果、プロンプトチューニングはデータセット間の微調整よりもはるかに優れた言語間転送を達成でき、パラメータは0.1%から0.3%であった。 さらに,下流タスクにおける表現の言語間伝達性が向上し,意思決定境界の整合性が向上することを示す。

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