論文の概要: Language Model Pre-training on True Negatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00460v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 12:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 15:45:23.942084
• Title: Language Model Pre-training on True Negatives
• Title（参考訳）: 真の否定に基づく言語モデル事前学習
• Authors: Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita
• Abstract要約: 差別的事前訓練言語モデル(PLM)は、故意に破損した言語から原文を予測することを学ぶ。 既存のPLMは、すべての破損したテキストを検査せずに同等に否定的に扱う。 我々は、偽陰性予測に対処し、真陰性に関する事前学習言語モデルを促進するために、強化された事前学習手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.73819321246062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discriminative pre-trained language models (PLMs) learn to predict original texts from intentionally corrupted ones. Taking the former text as positive and the latter as negative samples, the PLM can be trained effectively for contextualized representation. However, the training of such a type of PLMs highly relies on the quality of the automatically constructed samples. Existing PLMs simply treat all corrupted texts as equal negative without any examination, which actually lets the resulting model inevitably suffer from the false negative issue where training is carried out on pseudo-negative data and leads to less efficiency and less robustness in the resulting PLMs. In this work, on the basis of defining the false negative issue in discriminative PLMs that has been ignored for a long time, we design enhanced pre-training methods to counteract false negative predictions and encourage pre-training language models on true negatives by correcting the harmful gradient updates subject to false negative predictions. Experimental results on GLUE and SQuAD benchmarks show that our counter-false-negative pre-training methods indeed bring about better performance together with stronger robustness.
• Abstract（参考訳）: 判別事前学習言語モデル(plm)は、故意に破損した言語から元のテキストを予測することを学ぶ。 前者のテキストを正、後者を負のサンプルとして、plmはコンテキスト化された表現のために効果的に訓練することができる。 しかし、この種のPLMの訓練は、自動構築されたサンプルの品質に大きく依存している。 既存のPLMは、すべての破損したテキストを検査なしで同等の負として扱うだけで、結果のモデルが必然的に偽陰性データでトレーニングが行われる偽陰性問題に悩まされ、結果のPLMの効率が低下し、堅牢性が低下する。 本研究では,長年無視されてきた識別的plmにおける偽陰性問題の定義に基づいて,偽陰性予測に対抗し,偽陰性予測の対象となる有害な勾配更新を補正することにより,真陰性の言語モデルに事前学習を促すための拡張事前学習法をデザインする。 GLUE と SQuAD ベンチマークによる実験結果から,我々の反偽陰性事前学習法は,強靭性とともに性能が向上することが示された。

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