論文の概要: Pre-Training to Learn in Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09137v1
• Date: Tue, 16 May 2023 03:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 16:34:36.257255
• Title: Pre-Training to Learn in Context
• Title（参考訳）: 文脈で学ぶための事前学習
• Authors: Yuxian Gu, Li Dong, Furu Wei, Minlie Huang
• Abstract要約: 言語モデルが文脈で学習するために明示的に訓練されていないため、コンテキスト内学習の能力は十分に活用されていない。 In-Context Learning のための PICL (Pre-training for In-Context Learning) を提案する。 実験の結果,PICLはベースラインよりも効率が高く,タスクの汎用性が高く,約4倍のパラメータを持つ言語モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.0745138788142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-context learning, where pre-trained language models learn to perform tasks from task examples and instructions in their contexts, has attracted much attention in the NLP community. However, the ability of in-context learning is not fully exploited because language models are not explicitly trained to learn in context. To this end, we propose PICL (Pre-training for In-Context Learning), a framework to enhance the language models' in-context learning ability by pre-training the model on a large collection of "intrinsic tasks" in the general plain-text corpus using the simple language modeling objective. PICL encourages the model to infer and perform tasks by conditioning on the contexts while maintaining task generalization of pre-trained models. We evaluate the in-context learning performance of the model trained with PICL on seven widely-used text classification datasets and the Super-NaturalInstrctions benchmark, which contains 100+ NLP tasks formulated to text generation. Our experiments show that PICL is more effective and task-generalizable than a range of baselines, outperforming larger language models with nearly 4x parameters. The code is publicly available at https://github.com/thu-coai/PICL.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルがタスク例からタスクの実行を学習するインコンテキスト学習は、NLPコミュニティで注目を集めている。 しかし、言語モデルがコンテキストで学習するように明示的に訓練されていないため、コンテキスト内学習の能力は完全には活用されない。 そこで本研究では,単純な言語モデリング目標を用いて,一般的な平文コーパスにおいて,大量の"イントラシックタスク"を事前学習することにより,言語モデルのインコンテキスト学習能力を向上させるためのフレームワークであるpicl(pre-training for in-context learning)を提案する。 PICLは、事前訓練されたモデルのタスク一般化を維持しながら、コンテキストを条件付けしてタスクを推論し実行することを奨励する。 PICLを用いて訓練された7つのテキスト分類データセットと、テキスト生成に形式化された100以上のNLPタスクを含むSuper-Natural Instrctionsベンチマークを用いて、文脈内学習性能を評価する。 実験の結果,PICLはベースラインよりも効率が高く,タスクの汎用性が高く,約4倍のパラメータを持つ言語モデルよりも優れていた。 コードはhttps://github.com/thu-coai/PICLで公開されている。

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