論文の概要: Fine-Tuning Pre-Trained Language Models Effectively by Optimizing Subnetworks Adaptively

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01642v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 08:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 12:15:44.269654
• Title: Fine-Tuning Pre-Trained Language Models Effectively by Optimizing Subnetworks Adaptively
• Title（参考訳）: サブネットワークの適応最適化による事前学習型言語モデルの構築
• Authors: Haojie Zhang, Ge Li, Jia Li, Zhongjin Zhang, Yuqi Zhu, Zhi Jin
• Abstract要約: 微調整時の大規模事前学習モデルの動的選択(DPS)アルゴリズムを提案する。 GLUEベンチマークの実験では、DPSは全体的な性能と安定性の点で従来の微調整法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.001304911395756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale pre-trained language models have achieved impressive results on a wide range of downstream tasks recently. However, fine-tuning an extremely large-scale pre-trained language model on limited target datasets is often plagued by overfitting and representation degradation. In this paper, we propose a Dynamic Parameter Selection (DPS) algorithm for the large-scale pre-trained models during fine-tuning, which adaptively selects a more promising subnetwork to perform staging updates based on gradients of back-propagation. Experiments on the GLUE benchmark show that DPS outperforms previous fine-tuning methods in terms of overall performance and stability, and consistently achieves better results with variable pre-trained language models. In addition, DPS brings a large magnitude of improvement in out-of-domain transferring experiments and low-resource scenarios, which shows that it can maintain stable general contextual features and reduce the representation collapse. We release our code at https://github.com/ZhangHaojie077/DPS
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習された言語モデルは最近、幅広い下流タスクで印象的な成果を上げている。 しかし、限られたターゲットデータセット上で非常に大規模な事前訓練言語モデルを微調整することは、過度な適合と表現の劣化に悩まされることが多い。 本稿では,より有望なサブネットワークを適応的に選択し,バックプロパゲーションの勾配に基づいてステージング更新を行う,大規模事前学習モデルに対する動的パラメータ選択(dps)アルゴリズムを提案する。 GLUEベンチマークの実験では、DPSは全体的な性能と安定性の観点から従来の微調整法よりも優れており、可変事前学習言語モデルによるより良い結果が一貫して得られている。 さらに、DPSはドメイン外転送実験と低リソースシナリオを大幅に改善し、安定した一般的なコンテキスト特徴を維持でき、表現の崩壊を低減できることを示した。 コードはhttps://github.com/zhanghaojie077/dpsでリリースします。

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