論文の概要: Revisiting k-NN for Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09058v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 15:28:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:12:18.373389
• Title: Revisiting k-NN for Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルにおけるk-NNの再検討
• Authors: Lei Li, Jing Chen, Bozhong Tian, Ningyu Zhang
• Abstract要約: 我々は PLM ベースの分類器を強化するために k-Nearest-Neighbor (k-NN) 分類器を再検討する。 我々のアプローチの核心はk-NN校正トレーニングであり、予測結果を簡単な例と難しい例の指標として扱う。 我々は、微調整、急速調整、ゼロショット、少数ショット、完全教師付き設定に関する広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.105882538429743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained Language Models (PLMs), as parametric-based eager learners, have become the de-facto choice for current paradigms of Natural Language Processing (NLP). In contrast, k-Nearest-Neighbor (k-NN) classifiers, as the lazy learning paradigm, tend to mitigate over-fitting and isolated noise. In this paper, we revisit k-NN classifiers for augmenting the PLMs-based classifiers. From the methodological level, we propose to adopt k-NN with textual representations of PLMs in two steps: (1) Utilize k-NN as prior knowledge to calibrate the training process. (2) Linearly interpolate the probability distribution predicted by k-NN with that of the PLMs' classifier. At the heart of our approach is the implementation of k-NN-calibrated training, which treats predicted results as indicators for easy versus hard examples during the training process. From the perspective of the diversity of application scenarios, we conduct extensive experiments on fine-tuning, prompt-tuning paradigms and zero-shot, few-shot and fully-supervised settings, respectively, across eight diverse end-tasks. We hope our exploration will encourage the community to revisit the power of classical methods for efficient NLP\footnote{Code and datasets are available in https://github.com/zjunlp/Revisit-KNN.
• Abstract（参考訳）: パラメトリックベースの熱心な学習者であるプレトレーニング言語モデル(PLM)は、現在の自然言語処理(NLP)のパラダイムにおいて事実上の選択肢となっている。 対照的に、k-Nearest-Neighbor(k-NN)分類器は遅延学習パラダイムであり、過度に適合し、孤立したノイズを軽減する傾向がある。 本稿では, PLM に基づく分類器の拡張のために k-NN 分類器を再検討する。 方法論的なレベルでは,(1)k-NNを事前知識として活用してトレーニングプロセスの校正を行う,という2つのステップでPLMのテキスト表現を持つk-NNを採用することを提案する。 2) k-NN で予測される確率分布と PLM の分類器の確率分布を線形に補間する。 我々のアプローチの核心は、k-NN校正トレーニングの実装であり、トレーニングプロセスにおいて予測結果を簡単な例と難しい例の指標として扱う。 アプリケーションシナリオの多様性の観点から、我々は8つのエンドタスクに対して、微調整、急速調整、ゼロショット、少数ショット、完全教師付き設定に関する広範な実験を行います。 効率的なnlp\footnote{code and datasetsはhttps://github.com/zjunlp/revisit-knn.com/で利用可能です。

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