論文の概要: Learning Easily Updated General Purpose Text Representations with Adaptable Task-Specific Prefixes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13499v1
• Date: Mon, 22 May 2023 21:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 20:42:25.223027
• Title: Learning Easily Updated General Purpose Text Representations with Adaptable Task-Specific Prefixes
• Title（参考訳）: 適応型タスク特化プレフィックスを用いた汎用テキスト表現の学習
• Authors: Kuan-Hao Huang, Liang Tan, Rui Hou, Sinong Wang, Amjad Almahairi, Ruty Rinott
• Abstract要約: ダウンストリームタスク毎にトレーニング済みの大きな言語モデルを微調整すると、計算負荷が発生する。 そこで本研究では,ソースタスクを用いてテキストの固定表現を学習するためのプレフィックスベースの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.05584356065932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world applications require making multiple predictions from the same text. Fine-tuning a large pre-trained language model for each downstream task causes computational burdens in the inference time due to several times of forward passes. To amortize the computational cost, freezing the language model and building lightweight models for downstream tasks based on fixed text representations are common solutions. Accordingly, how to learn fixed but general text representations that can generalize well to unseen downstream tasks becomes a challenge. Previous works have shown that the generalizability of representations can be improved by fine-tuning the pre-trained language model with some source tasks in a multi-tasking way. In this work, we propose a prefix-based method to learn the fixed text representations with source tasks. We learn a task-specific prefix for each source task independently and combine them to get the final representations. Our experimental results show that prefix-based training performs better than multi-tasking training and can update the text representations at a smaller computational cost than multi-tasking training.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のアプリケーションは、同じテキストから複数の予測を行う必要がある。 下流タスク毎に大きな事前学習された言語モデルを微調整することは、数回の前方パスによる推論時間の計算負荷を引き起こす。 計算コストを節約するためには、言語モデルを凍結し、固定テキスト表現に基づく下流タスクのための軽量モデルを構築することが一般的である。 したがって、ダウンストリームタスクをうまく一般化できる固定だが一般的なテキスト表現をどのように学ぶかが課題となる。 従来の研究では、事前学習された言語モデルを複数のタスクをマルチタスクで微調整することで、表現の一般化性を向上させることが示されている。 本研究では,ソースタスクで固定されたテキスト表現を学習するためのプレフィックスベース手法を提案する。 各ソースタスクに対して個別にタスク固有のプレフィックスを学び、それらを組み合わせて最終的な表現を得る。 実験の結果,プレフィックスベーストレーニングはマルチタスクトレーニングよりも優れており,マルチタスクトレーニングよりも少ない計算コストでテキスト表現を更新できることがわかった。

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