論文の概要: Are Large Language Models Robust Zero-shot Coreference Resolvers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14489v1
• Date: Tue, 23 May 2023 19:38:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 23:47:17.952226
• Title: Are Large Language Models Robust Zero-shot Coreference Resolvers?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはロバストなゼロショットコリファレンスリゾルバか?
• Authors: Nghia T. Le, Alan Ritter
• Abstract要約: 我々は、命令調整言語モデルの評価により、コア参照解決のためのゼロショット学習の実現可能性を評価する。 ゼロショットプロンプトは、現在の教師なしコア参照システムより優れていることを示す。 さらなる研究により、命令調整されたLMの幅広い領域、言語、期間にわたる堅牢なゼロショット一般化能力が明らかにされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.789928720739734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent progress in domain adaptation for coreference resolution relies on continued training using annotated data from target domains. At the same time, pre-trained large language models (LMs) have exhibited strong zero- and few-shot learning abilities across a wide range of NLP tasks including pronoun resolution. While this demonstrates evidence of coreference ability, previous work has mostly studied this ability using simple sentence-level datasets such as the Winograd Schema Challenge. In this work, we assess the feasibility of zero-shot learning for coreference resolution by evaluating instruction-tuned language models on more difficult, linguistically-complex coreference benchmarks (e.g., CoNLL-2012). We demonstrate that zero-shot prompting outperforms current unsupervised coreference systems. Further investigations reveal the robust zero-shot generalization ability of instruction-tuned LMs across a wide range of domains, languages, and time periods, as well as a strong reliance on high-quality mention detection systems.
• Abstract（参考訳）: コリファレンス解決のためのドメイン適応の最近の進歩は、ターゲットドメインからの注釈付きデータを使った継続的なトレーニングに依存している。 同時に、事前訓練された大規模言語モデル (LM) は、代名詞分解を含む幅広いNLPタスクにおいて、ゼロおよび少数ショットの学習能力を示した。 これはコア参照能力の証拠を示すものだが、以前の研究はWinograd Schema Challengeのような単純な文レベルのデータセットを使用して、この能力を主に研究してきた。 本研究では,より難しい言語的複合的コリファレンスベンチマーク(conll-2012など)上での命令調整型言語モデルの評価により,コリファレンス解決のためのゼロショット学習の実現可能性を評価する。 ゼロショットプロンプトが現在の教師なしコリファレンスシステムを上回ることを実証する。 さらなる研究により、幅広いドメイン、言語、時間にわたって命令調整されたlmmのロバストなゼロショット一般化能力と、高品質な参照検出システムへの依存が明らかになった。

関連論文リスト

• Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation [2.9921619703037274]
  本稿では,形態素解析の言語タスクにおいて,より小さなモデルの出力を補正するために,大言語モデル(LLM)を基盤とした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:20:14Z)
• Investigating Language-Specific Calibration For Pruning Multilingual Large Language Models [11.421452042888523]
  多様な言語,タスク,モデル,および SotA プルーニング技術を用いて,多言語モデルをプルーニングするためのキャリブレーション言語を比較した。 例えば、ターゲット言語を校正することで、効率的に言語モデリング能力を維持することができるが、必ずしも下流タスクに利益をもたらすとは限らない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T16:29:13Z)
• Language Models for Text Classification: Is In-Context Learning Enough? [54.869097980761595]
  最近の基礎言語モデルでは、ゼロショットや少数ショットの設定で多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスが示されている。 より標準的なアプローチよりもこれらのモデルの利点は、自然言語(prompts)で書かれた命令を理解する能力である。 これにより、アノテーション付きインスタンスが限られているドメインのテキスト分類問題に対処するのに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:47:39Z)
• Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context [29.315230178997002]
  本研究では,モデル解の精度が無関係な文脈によってどのように影響されるかを検討する。 我々は,大規模言語モデルにおける最先端のプロンプト手法の散らかしやすさをベンチマークで測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T20:48:57Z)
• Language Model Pre-Training with Sparse Latent Typing [66.75786739499604]
  そこで本研究では,多種多様な潜在型を持つ文レベルのキーワードを疎に抽出することのできる,事前学習対象Sparse Latent Typingを提案する。 実験結果から,本モデルは外部知識を使わずに,自己教師型で解釈可能な潜在型カテゴリを学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T00:37:08Z)
• IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and Languages [87.5457337866383]
  画像認識言語理解評価ベンチマークについて紹介する。 IGLUEは、視覚的質問応答、クロスモーダル検索、グラウンドド推論、20言語にわたるグラウンドドエンターテイメントタスクをまとめて提供する。 翻訳-テストの転送はゼロショットの転送よりも優れており、少数ショットの学習は多くのタスクに役立てることが難しい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T18:53:22Z)
• An Application of Pseudo-Log-Likelihoods to Natural Language Scoring [5.382454613390483]
  比較的少ないパラメータとトレーニングステップを持つ言語モデルは、最近の大規模なデータセットでそれを上回るパフォーマンスを得ることができる。 二項選択タスクにおける常識推論のための絶対的最先端結果を生成する。 より小さなモデルの堅牢性は、構成性の観点から理解されるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T22:00:54Z)
• Language Models are Few-shot Multilingual Learners [66.11011385895195]
  我々は、非英語言語における多言語分類を行う際に、GPTモデルとT5モデルの多言語的スキルを評価する。 文脈としての英語の例を見ると、事前学習された言語モデルは、英語のテストサンプルだけでなく、英語以外のサンプルも予測できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T03:08:22Z)
• Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model [58.27176041092891]
  最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。 本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。 提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T16:00:42Z)
• Comparison of Interactive Knowledge Base Spelling Correction Models for Low-Resource Languages [81.90356787324481]
  低リソース言語に対する正規化の推進は、パターンの予測が難しいため、難しい作業である。 この研究は、ターゲット言語データに様々な量を持つニューラルモデルとキャラクタ言語モデルの比較を示す。 我々の利用シナリオは、ほぼゼロのトレーニング例によるインタラクティブな修正であり、より多くのデータが収集されるにつれてモデルを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T17:31:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。