論文の概要: Decoder Tuning: Efficient Language Understanding as Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08408v2
• Date: Wed, 24 May 2023 14:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 02:43:14.401460
• Title: Decoder Tuning: Efficient Language Understanding as Decoding
• Title（参考訳）: Decoder Tuning: デコードとしての効率的な言語理解
• Authors: Ganqu Cui, Wentao Li, Ning Ding, Longtao Huang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有のデコーダネットワークを出力側で最適化するデコーダチューニング(DecT)を提案する。 勾配ベースの最適化により、DecTは数秒以内にトレーニングでき、サンプル毎に1つのPクエリしか必要としない。 我々は、広範囲にわたる自然言語理解実験を行い、DecTが200ドル以上のスピードアップで最先端のアルゴリズムを大幅に上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.68266271483022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the evergrowing sizes of pre-trained models (PTMs), it has been an emerging practice to only provide the inference APIs for users, namely model-as-a-service (MaaS) setting. To adapt PTMs with model parameters frozen, most current approaches focus on the input side, seeking for powerful prompts to stimulate models for correct answers. However, we argue that input-side adaptation could be arduous due to the lack of gradient signals and they usually require thousands of API queries, resulting in high computation and time costs. In light of this, we present Decoder Tuning (DecT), which in contrast optimizes task-specific decoder networks on the output side. Specifically, DecT first extracts prompt-stimulated output scores for initial predictions. On top of that, we train an additional decoder network on the output representations to incorporate posterior data knowledge. By gradient-based optimization, DecT can be trained within several seconds and requires only one PTM query per sample. Empirically, we conduct extensive natural language understanding experiments and show that DecT significantly outperforms state-of-the-art algorithms with a $200\times$ speed-up.
• Abstract（参考訳）: トレーニング済みモデル(PTM)のサイズが拡大する中で、ユーザのための推論API、すなわちモデル・アズ・ア・サービス(MaaS)設定のみを提供するという、新たなプラクティスが生まれています。 モデルパラメータを凍結したPTMを適応させるために、現在のほとんどのアプローチは入力側に焦点を当て、正しい答えをモデルに刺激する強力なプロンプトを探している。 しかし、勾配信号の欠如により入力側適応が困難になる可能性があり、通常は数千のAPIクエリを必要とするため、高い計算と時間的コストが生じる。 これを踏まえて,出力側でタスク固有のデコーダネットワークを最適化するデコーダチューニング(dect)を提案する。 特に、DecTは最初に、初期予測のためにプロンプト刺激された出力スコアを抽出する。 その上に、後続データ知識を組み込むために、出力表現にデコーダネットワークを追加訓練する。 勾配ベースの最適化により、DecTは数秒以内にトレーニングでき、サンプル毎に1つのPTMクエリしか必要としない。 経験的に、我々は広範囲にわたる自然言語理解実験を行い、DecTが200\times$スピードアップで最先端のアルゴリズムを大幅に上回っていることを示す。

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