Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Robust Low-Resource Fine-Tuning with Multi-View Compressed Representations

論文の概要: Towards Robust Low-Resource Fine-Tuning with Multi-View Compressed Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08794v4
Date: Fri, 26 May 2023 16:47:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-29 23:29:43.727840
Title: Towards Robust Low-Resource Fine-Tuning with Multi-View Compressed Representations
Title（参考訳）: マルチビュー圧縮表現を用いたロバスト低リソースファインチューニングに向けて
Authors: Linlin Liu, Xingxuan Li, Megh Thakkar, Xin Li, Shafiq Joty, Luo Si, Lidong Bing
Abstract要約: 事前訓練された言語モデル(PLM)の微調整は、低リソースのシナリオで過度に適合する傾向がある。オーバーフィッティングを減らすために,PLMの隠れ表現を利用する新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.75960511842552
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Due to the huge amount of parameters, fine-tuning of pretrained language models (PLMs) is prone to overfitting in the low resource scenarios. In this work, we present a novel method that operates on the hidden representations of a PLM to reduce overfitting. During fine-tuning, our method inserts random autoencoders between the hidden layers of a PLM, which transform activations from the previous layers into multi-view compressed representations before feeding them into the upper layers. The autoencoders are plugged out after fine-tuning, so our method does not add extra parameters or increase computation cost during inference. Our method demonstrates promising performance improvement across a wide range of sequence- and token-level low-resource NLP tasks.
Abstract（参考訳）: 大量のパラメータのため、事前訓練された言語モデル(PLM)の微調整は、低リソースのシナリオで過度に適合する傾向がある。そこで本研究では,PLMの隠れ表現に基づいてオーバーフィッティングを低減する手法を提案する。微調整の際には, PLMの隠蔽層間にランダムなオートエンコーダを挿入し, 前の層からのアクティベーションを複数ビュー圧縮表現に変換して上層に供給する。オートエンコーダは微調整後に接続されるので,提案手法ではパラメータの追加や推論時の計算コストの増大は行わない。本手法は,多種多様なシーケンスおよびトークンレベルの低リソースnlpタスクにおいて有望な性能改善を示す。

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