論文の概要: Trained on 100 million words and still in shape: BERT meets British National Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09859v3
• Date: Fri, 5 May 2023 23:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:55:47.728362
• Title: Trained on 100 million words and still in shape: BERT meets British National Corpus
• Title（参考訳）: 1億語で訓練されたBERTがBritish National Corpusと出会う
• Authors: David Samuel, Andrey Kutuzov, Lilja {\O}vrelid and Erik Velldal
• Abstract要約: 英国国立コーパスのプレトレーニングは、オリジナルのBERTモデルよりも優れた性能が得られることを示す。 LTG-BERTと呼ばれる最適化されたLMアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.859294565508524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While modern masked language models (LMs) are trained on ever larger corpora, we here explore the effects of down-scaling training to a modestly-sized but representative, well-balanced, and publicly available English text source -- the British National Corpus. We show that pre-training on this carefully curated corpus can reach better performance than the original BERT model. We argue that this type of corpora has great potential as a language modeling benchmark. To showcase this potential, we present fair, reproducible and data-efficient comparative studies of LMs, in which we evaluate several training objectives and model architectures and replicate previous empirical results in a systematic way. We propose an optimized LM architecture called LTG-BERT.
• Abstract（参考訳）: 現代のマスク付き言語モデル(LM)は、ずっと大きなコーパスで訓練されているが、ここでは、低スケールのトレーニングを、控えめながら代表的でバランスのとれた、公開の英語テキストソースであるBritish National Corpusへの効果を探る。 この厳格なコーパスの事前学習は,従来のBERTモデルよりも優れた性能が得られることを示す。 このタイプのコーパスは言語モデリングベンチマークとして大きな可能性を秘めています。 この可能性を示すために,lmsの公平で再現性が高く,データ効率の良い比較研究を行い,いくつかのトレーニング目標とモデルアーキテクチャを評価し,従来の実験結果を体系的な方法で再現する。 LTG-BERTと呼ばれる最適化されたLMアーキテクチャを提案する。

関連論文リスト

• The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.40766216456413]
  大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメントフレームワークを提案する。 実験結果から、さまざまな推論シナリオ、モデルファミリー、サイズにわたって、多言語のパフォーマンスを向上できることが示された。 我々は、表現空間、生成された応答とデータスケールを分析し、質問翻訳訓練がLLM内の言語アライメントをどのように強化するかを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:49:50Z)
• Tele-FLM Technical Report [96.19923831660266]
  52Bのオープンソース多言語大言語モデルであるTele-FLM(別名FLM-2)を紹介する。 安定的で効率的な事前訓練のパラダイムと、事実判断能力の強化が特徴である。 これは、Llama2-70BやDeepSeek-67Bのようなより大きな事前学習FLOPを含む強力なオープンソースモデルに匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T14:34:47Z)
• Cross-Lingual NER for Financial Transaction Data in Low-Resource Languages [70.25418443146435]
  半構造化テキストデータにおける言語間名前認識のための効率的なモデリングフレームワークを提案する。 我々は2つの独立したSMSデータセットを英語とアラビア語で使用し、それぞれが半構造化された銀行取引情報を持っている。 わずか30のラベル付きサンプルにアクセスすることで、我々のモデルは、英語からアラビア語までの商人、金額、その他の分野の認識を一般化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T00:45:42Z)
• Pre-training Data Quality and Quantity for a Low-Resource Language: New Corpus and BERT Models for Maltese [4.4681678689625715]
  低リソース言語に対するモノリンガルデータによる事前学習の効果を分析する。 新たに作成したマルタ語コーパスを提示し、事前学習データサイズとドメインが下流のパフォーマンスに与える影響を判定する。 スクラッチからトレーニングされた単言語BERTモデル(BERTu)と、さらに事前訓練された多言語BERT(mBERTu)の2つのモデルを比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T06:44:59Z)
• METRO: Efficient Denoising Pretraining of Large Scale Autoencoding Language Models with Model Generated Signals [151.3601429216877]
  本稿では,補助モデルにより生成された学習信号を用いて,大規模自動符号化言語モデルの事前学習を行う。 我々は「モデル生成dEnoising TRaining Objective」(METRO)というレシピを提案する。 結果、最大54億のパラメータからなるMETRO-LMは、GLUE、SuperGLUE、SQuADベンチマークで新しい最先端を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T21:39:15Z)
• Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model [35.75234515196426]
  本稿では,最大のモノリシックトランスフォーマーベース言語モデルMegatron-Turing NLG 530B(MT-NLG)のトレーニングについて述べる。 MT-NLGは,いくつかのNLPベンチマークにおいて,ゼロ,ワンショット,少数ショットの学習精度が向上し,新たな最先端結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T08:59:57Z)
• The USYD-JD Speech Translation System for IWSLT 2021 [85.64797317290349]
  本稿では,シドニー大学とJDが共同でIWSLT 2021低リソース音声翻訳タスクを提出したことを述べる。 私たちは、公式に提供されたASRとMTデータセットでモデルをトレーニングしました。 翻訳性能の向上を目的として, バック翻訳, 知識蒸留, 多機能再構成, トランスダクティブファインタニングなど, 最新の効果的な手法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-24T09:53:34Z)
• MergeDistill: Merging Pre-trained Language Models using Distillation [5.396915402673246]
  我々は、最小限の依存関係で彼らの資産を最大限に活用できる方法で、事前訓練されたLMをマージするフレームワークであるMergeDistillを提案する。 我々は,既存の教師LMと,何桁ものデータと固定モデルキャパシティで訓練された教師LMとの競争力や性能を向上する訓練学生LMを活用して,実践的にフレームワークの適用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T08:22:05Z)
• Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation [74.21727842163068]
  我々は真の多言語多言語翻訳モデルを作成し、100言語のいずれかのペア間で直接翻訳できる。 大規模なマイニングによって生成された教師付きデータで、数千の言語方向をカバーするトレーニングデータセットを構築し、オープンソースにしています。 WMTのベストシングルシステムに競争力を持たせながら、非英語の方向を直接翻訳する場合、非英語モデルに焦点をあてると10 BLEU以上のゲインが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T17:01:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。