論文の概要: SPT: Semi-Parametric Prompt Tuning for Multitask Prompted Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10929v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 11:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:36:58.286338
• Title: SPT: Semi-Parametric Prompt Tuning for Multitask Prompted Learning
• Title（参考訳）: spt: マルチタスク学習のためのセミパラメトリックプロンプトチューニング
• Authors: M Saiful Bari, Aston Zhang, Shuai Zheng, Xingjian Shi, Yi Zhu, Shafiq Joty, Mu Li
• Abstract要約: マルチタスクによる学習は,さまざまなタスクセットを一度に一般化する上で有効だ。 マルチタスク学習のための半パラメトリックなプロンプトチューニング手法であるSPTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.29889045842277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained large language models can efficiently interpolate human-written prompts in a natural way. Multitask prompted learning can help generalization through a diverse set of tasks at once, thus enhancing the potential for more effective downstream fine-tuning. To perform efficient multitask-inference in the same batch, parameter-efficient fine-tuning methods such as prompt tuning have been proposed. However, the existing prompt tuning methods may lack generalization. We propose SPT, a semi-parametric prompt tuning method for multitask prompted learning. The novel component of SPT is a memory bank from where memory prompts are retrieved based on discrete prompts. Extensive experiments, such as (i) fine-tuning a full language model with SPT on 31 different tasks from 8 different domains and evaluating zero-shot generalization on 9 heldout datasets under 5 NLP task categories and (ii) pretraining SPT on the GLUE datasets and evaluating fine-tuning on the SuperGLUE datasets, demonstrate effectiveness of SPT.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された大規模言語モデルは、人間が書いたプロンプトを自然に補間することができる。 マルチタスクによる学習は、さまざまなタスクセットを一度に一般化し、より効果的な下流の微調整の可能性を高める。 同じバッチで効率的なマルチタスク推論を実現するため、プロンプトチューニングのようなパラメータ効率の良い微調整法が提案されている。 しかし、既存のプロンプトチューニング手法は一般化を欠く可能性がある。 マルチタスク学習のための半パラメトリックプロンプトチューニング手法であるSPTを提案する。 SPTの新たなコンポーネントは、個別のプロンプトに基づいてメモリプロンプトが検索されるメモリバンクである。 大規模な実験など (i)SPTを用いた全言語モデルを8つの異なる領域から31のタスクで微調整し、5つのNLPタスクカテゴリで9つのホールトアウトデータセットのゼロショット一般化を評価する。 2) GLUEデータセット上でSPTを事前学習し,SuperGLUEデータセット上での微調整を評価し,SPTの有効性を実証した。

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