Fugu-MT 論文翻訳(概要): PreCog: Exploring the Relation between Memorization and Performance in Pre-trained Language Models

論文の概要: PreCog: Exploring the Relation between Memorization and Performance in Pre-trained Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04673v1
Date: Mon, 8 May 2023 12:51:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-09 14:30:48.378889
Title: PreCog: Exploring the Relation between Memorization and Performance in Pre-trained Language Models
Title（参考訳）: PreCog: トレーニング済み言語モデルにおける記憶とパフォーマンスの関係を探る
Authors: Leonardo Ranaldi, Elena Sofia Ruzzetti and Fabio Massimo Zanzotto
Abstract要約: 本稿では,下流タスクにおけるBERTの記憶と性能の相互作用の解析に寄与する。実験の結果,高度に記憶された例はより分類されやすく,記憶がBERTの成功の鍵となることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580194
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pre-trained Language Models such as BERT are impressive machines with the ability to memorize, possibly generalized learning examples. We present here a small, focused contribution to the analysis of the interplay between memorization and performance of BERT in downstream tasks. We propose PreCog, a measure for evaluating memorization from pre-training, and we analyze its correlation with the BERT's performance. Our experiments show that highly memorized examples are better classified, suggesting memorization is an essential key to success for BERT.
Abstract（参考訳）: BERTのような事前訓練された言語モデルは、おそらく一般的な学習例を記憶する能力を持つ印象的なマシンである。ここでは,下流タスクにおけるbertの記憶と性能の相互作用の分析に少なからず焦点を絞った貢献を述べる。事前学習から記憶を評価するための指標であるPreCogを提案し,その相関関係をBERTの性能と解析する。実験の結果,高度に記憶された例はより分類されやすく,記憶がBERTの成功の鍵となることが示唆された。

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