論文の概要: DISCO: Distilling Phrasal Counterfactuals with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10534v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:52:30.483161
• Title: DISCO: Distilling Phrasal Counterfactuals with Large Language Models
• Title（参考訳）: DISCO: 大規模言語モデルによるファラカル・カウンティファクトの蒸留
• Authors: Zeming Chen and Qiyue Gao and Antoine Bosselut and Ashish Sabharwal and Kyle Richardson
• Abstract要約: 対実的に強化されたデータで訓練されたモデルは、タスクの因果構造の表現を学習する。 高品質のカウンターファクトデータはほとんどのタスクに乏しく、大規模に生成するのは容易ではない。 DISCOは,大規模に高品質な対実データを自動的に生成する新しい手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.86500142612947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models trained with counterfactually augmented data learn representations of the causal structure of tasks, enabling robust generalization. However, high-quality counterfactual data is scarce for most tasks and not easily generated at scale. When crowdsourced, such data is typically limited in scale and diversity; when generated using supervised methods, it is computationally expensive to extend to new counterfactual dimensions. In this work, we introduce DISCO (DIStilled COunterfactual Data), a new method for automatically generating high quality counterfactual data at scale. DISCO engineers prompts to generate phrasal perturbations with a large general language model. Then, a task-specific teacher model filters these generations to distill high-quality counterfactual data. While task-agnostic, we apply our pipeline to the task of natural language inference (NLI) and find that on challenging evaluations such as the NLI stress test, comparatively smaller student models trained with DISCO generated counterfactuals are more robust (6% absolute) and generalize better across distributions (2%) compared to models trained without data augmentation. Furthermore, DISCO augmented models are 10% more consistent between counterfactual pairs on three evaluation sets, demonstrating that DISCO augmentation enables models to more reliably learn causal representations. Our repository is available at: https://github.com/eric11eca/disco
• Abstract（参考訳）: 反証的に拡張されたデータでトレーニングされたモデルは、タスクの因果構造の表現を学習し、堅牢な一般化を可能にする。 しかし、高品質な偽データはほとんどのタスクで不足しており、大規模に生成するのは容易ではない。 クラウドソースされた場合、そのようなデータは一般的に規模や多様性に制限されるが、教師付き手法で生成された場合、新しいカウンターファクト次元に拡張する計算コストがかかる。 そこで本研究では,高品質な偽データの自動生成手法であるdisco (distilled counterfactual data) を提案する。 DISCOエンジニアは、大きな汎用言語モデルでフレーズ摂動を生成するよう促す。 そして、タスク固有の教師モデルがこれらの世代をフィルタリングし、高品質なカウンターファクトデータを蒸留する。 タスク非依存では、パイプラインを自然言語推論(NLI)タスクに適用し、NLIストレステスト(NLI stress test)のような挑戦的な評価において、disCO生成した偽物によりトレーニングされた比較的小さな学生モデルの方がより堅牢(6%絶対)であり、データ強化なしでトレーニングされたモデルと比較して分散(2%)を一般化する。 さらに、ディスコ拡張モデルは、3つの評価セットで反事実ペア間で10%一貫性があり、ディスコ拡張によりモデルがより確実に因果表現を学習できることを示している。 私たちのリポジトリは、https://github.com/eric11eca/discoで利用可能です。

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