Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parameter-Efficient Language Model Tuning with Active Learning in Low-Resource Settings

論文の概要: Parameter-Efficient Language Model Tuning with Active Learning in Low-Resource Settings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14576v1
Date: Tue, 23 May 2023 23:27:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-25 21:17:53.534069
Title: Parameter-Efficient Language Model Tuning with Active Learning in Low-Resource Settings
Title（参考訳）: 低リソース環境下でのアクティブラーニングによるパラメータ効率の良い言語モデルチューニング
Authors: Josip Juki\'c, Jan \v{S}najder
Abstract要約: プレトレーニング言語モデル(PLM)は、効果的な微調整技術に対する需要が急増している。ラベルの複雑さを最小限にすることでラベルのコストを削減するために設計されたアルゴリズムであるアクティブラーニング(AL)は、ラベルのボトルネックに直面する可能性を示している。パラメータ効率のよい微調整(PEFT)のために設計されたアダプタモジュールは、低リソース設定において顕著な可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have ignited a surge in demand for effective fine-tuning techniques, particularly in low-resource domains and languages. Active learning (AL), a set of algorithms designed to decrease labeling costs by minimizing label complexity, has shown promise in confronting the labeling bottleneck. Concurrently, adapter modules, designed for parameter-efficient fine-tuning (PEFT), have showcased notable potential in low-resource settings. However, the interplay between AL and adapter-based PEFT remains unexplored. In our study, we empirically investigate PEFT behavior with AL in low-resource settings for text classification tasks. Our findings affirm the superiority of PEFT over full-fine tuning (FFT) in low-resource settings and demonstrate that this advantage persists in AL setups. Finally, we delve into the properties of PEFT and FFT through the lens of forgetting dynamics and instance-level representations, linking them to AL instance selection behavior and the stability of PEFT. Our research underscores the synergistic potential of AL, PEFT, and TAPT in low-resource settings, paving the way for advancements in efficient and effective fine-tuning.
Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)は、特に低リソースのドメインや言語において、効果的な微調整技術に対する需要が急増している。ラベルの複雑さを最小限に抑えるために設計されたアルゴリズムセットであるactive learning (al)は、ラベルのボトルネックに直面する可能性を示している。同時に、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)用に設計されたアダプタモジュールは、低リソース設定において顕著な可能性を示している。しかし、alとアダプタベースのpeftの相互作用は未定である。本研究では,テキスト分類タスクの低リソース設定におけるALを用いたPEFT動作を実証的に検討した。本研究は,低リソース環境下でのFFTよりもPEFTの方が優れていることを確認し,この利点がAL設定で持続することを示した。最後に, PEFT と FFT の特性を, ダイナミックスとインスタンスレベルの表現を忘れるレンズで探索し, AL のインスタンス選択挙動と PEFT の安定性にリンクする。本研究は, AL, PEFT, TAPTの低リソース環境における相乗的ポテンシャルを実証し, 効率的かつ効果的な微調整の進歩の道を開くものである。

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