論文の概要: Distilling Robustness into Natural Language Inference Models with Domain-Targeted Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13067v3
- Date: Wed, 24 Jul 2024 18:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 20:06:09.633545
- Title: Distilling Robustness into Natural Language Inference Models with Domain-Targeted Augmentation
- Title(参考訳): ドメインターゲット拡張による自然言語推論モデルへのロバストネスの蒸留
- Authors: Joe Stacey, Marek Rei,
- Abstract要約: 本稿では,学生モデルの配布外領域におけるロバスト性を改善するための2つの補完手法について検討する。
第一のアプローチは、ターゲットの分布にマッチする未ラベルの例で蒸留を増強する。
第2の方法は、目標分布に類似したトレーニングセット内のデータポイントをサンプリングする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.512147282842175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge distillation optimises a smaller student model to behave similarly to a larger teacher model, retaining some of the performance benefits. While this method can improve results on in-distribution examples, it does not necessarily generalise to out-of-distribution (OOD) settings. We investigate two complementary methods for improving the robustness of the resulting student models on OOD domains. The first approach augments the distillation with generated unlabelled examples that match the target distribution. The second method upsamples data points among the training set that are similar to the target distribution. When applied on the task of natural language inference (NLI), our experiments on MNLI show that distillation with these modifications outperforms previous robustness solutions. We also find that these methods improve performance on OOD domains even beyond the target domain.
- Abstract(参考訳): 知識蒸留は、より小さな学生モデルがより大きな教師モデルと同じように振る舞うことを最適化し、パフォーマンス上の利点のいくつかを保持する。
本手法は, 分布内例の結果を改善することができるが, 必ずしも分布外設定(OOD)に一般化するとは限らない。
OODドメイン上で得られた学生モデルの堅牢性を改善するための2つの補完的手法について検討する。
第一のアプローチは、ターゲットの分布にマッチする未ラベルの例で蒸留を増強する。
第2の方法は、目標分布に類似したトレーニングセット内のデータポイントをサンプリングする。
自然言語推論 (NLI) の課題に適用した場合, MNLI を用いた実験により, これらの修飾による蒸留が従来のロバスト性解よりも優れていることが示された。
また,これらの手法により,OODドメインの性能が目標ドメインを超えて向上していることが判明した。
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