論文の概要: MEAL: Stable and Active Learning for Few-Shot Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08358v3
• Date: Mon, 20 Nov 2023 14:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:50:35.206410
• Title: MEAL: Stable and Active Learning for Few-Shot Prompting
• Title（参考訳）: MEAL:Few-Shot Promptingのための安定的でアクティブな学習
• Authors: Abdullatif K\"oksal, Timo Schick, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: ショットの分類は、いくつかのショットの異なるセットと異なる微調整ランの両方に高いばらつきがある。 そこで本研究では,新たなアンサンブル手法を提案し,実行可能性を大幅に低下させることを示す。 第2に、データ選択のための新しいアクティブラーニング(AL)基準を導入し、プロンプトベースラーニングに特化したALベースのアプローチを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.60924937965494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification has made great strides due to foundation models that, through priming and prompting, are highly effective few-shot learners. However, this approach has high variance both across different sets of few shots (data selection) and across different finetuning runs (run variability). This is problematic not only because it impedes the fair comparison of different approaches, but especially because it makes few-shot learning too unreliable for many real-world applications. To alleviate these issues, we make two contributions for more stable and effective few-shot learning: First, we propose novel ensembling methods and show that they substantially reduce run variability. Second, we introduce a new active learning (AL) criterion for data selection and present the first AL-based approach specifically tailored towards prompt-based learning. In our experiments, we show that our combined method, MEAL (Multiprompt finetuning and prediction Ensembling with Active Learning), improves overall performance of prompt-based finetuning by 2.3 points on five diverse tasks. We publicly share our code and data splits in https://github.com/akoksal/MEAL.
• Abstract（参考訳）: プライミングとプロンプトを通じて、非常に効果的な数発学習者となる基礎モデルにより、ほとんどショット分類は大きな進歩を遂げた。 しかし、このアプローチは、わずかなショット(データ選択)の異なるセットと異なる微調整実行(実行のバラツキ)の両方で高いばらつきがある。 これは、異なるアプローチの公正な比較を妨げるだけでなく、特に現実世界の多くのアプリケーションでは、少なからぬ学習が信頼できないからである。 これらの課題を緩和するため,我々は,より安定かつ効果的なマイナショット学習に2つの貢献をする。 第2に,データ選択のための新たなアクティブラーニング(al)基準を導入し,プロンプトベース学習に特化した最初のalベースアプローチを提案する。 本研究では,本手法の組み合わせであるMEAL(Multiprompt Finetuning and Prediction Ensembling with Active Learning)により,5つのタスクにおいて2.3ポイントのプロンプトベースファインタニングの全体的な性能が向上することを示す。 私たちはコードとデータの分割をhttps://github.com/akoksal/mealで公開しています。

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