論文の概要: $FastDoc$: Domain-Specific Fast Continual Pre-training Technique using Document-Level Metadata and Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06190v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 07:53:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:18.114861
• Title: $FastDoc$: Domain-Specific Fast Continual Pre-training Technique using Document-Level Metadata and Taxonomy
• Title（参考訳）: $FastDoc$: ドキュメントレベルメタデータと分類を用いたドメイン特有な高速連続事前トレーニング技術
• Authors: Abhilash Nandy, Manav Nitin Kapadnis, Sohan Patnaik, Yash Parag Butala, Pawan Goyal, Niloy Ganguly,
• Abstract要約: $FastDoc$は、ドメイン固有のコーパス上で、トランスフォーマーエンコーダを事前トレーニングするための計算効率のよいフレームワークである。 我々は、顧客サポート、科学的、法的ドメインという3つの異なるドメインで、そのようなドメイン固有の事前トレーニングを行います。 FastDoc$は、競争力のあるトランスフォーマーベースのベースラインに匹敵するか、あるいは同等のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.966473605998992
• License:
• Abstract: In this paper, we propose $FastDoc$ (Fast Continual Pre-training Technique using Document Level Metadata and Taxonomy), a novel, compute-efficient framework that utilizes Document metadata and Domain-Specific Taxonomy as supervision signals to continually pre-train transformer encoder on a domain-specific corpus. The main innovation is that during domain-specific pretraining, an open-domain encoder is continually pre-trained using sentence-level embeddings as inputs (to accommodate long documents), however, fine-tuning is done with token-level embeddings as inputs to this encoder. We perform such domain-specific pre-training on three different domains namely customer support, scientific, and legal domains, and compare performance on 6 different downstream tasks and 9 different datasets. The novel use of document-level supervision along with sentence-level embedding input for pre-training reduces pre-training compute by around $1,000$, $4,500$, and $500$ times compared to MLM and/or NSP in Customer Support, Scientific, and Legal Domains, respectively. The reduced training time does not lead to a deterioration in performance. In fact we show that $FastDoc$ either outperforms or performs on par with several competitive transformer-based baselines in terms of character-level F1 scores and other automated metrics in the Customer Support, Scientific, and Legal Domains. Moreover, reduced training aids in mitigating the risk of catastrophic forgetting. Thus, unlike baselines, $FastDoc$ shows a negligible drop in performance on open domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書メタデータとドメイン特化分類を利用した新しい計算効率の高いフレームワークである$FastDoc$を提案する。 ドメイン固有の事前トレーニングの間、オープンドメインエンコーダは文レベルの埋め込みを入力として(長いドキュメントに対応するために)継続的に事前訓練されるが、細調整はトークンレベルの埋め込みを入力としてこのエンコーダに行う。 このようなドメイン固有の事前トレーニングは、顧客サポート、科学的、法的ドメインの3つの異なるドメインで実施し、6つの下流タスクと9つの異なるデータセットのパフォーマンスを比較します。 文書レベルの監視と文レベルの埋め込み入力を事前学習に使用することにより、MLMやNSPの顧客サポート、科学、法務ドメインと比較して、事前学習の計算を約1,000ドル、$4,500ドル、$500ドル減らすことができる。 トレーニング時間を短縮しても性能は低下しない。 実際、$FastDoc$は、キャラクタレベルのF1スコアや、Customer Support、Scientific、Lawal Domainsにおける他の自動メトリクスの観点から、いくつかの競合トランスフォーマーベースのベースラインに匹敵するか、同等に動作します。 さらに、トレーニングの補助を減らし、破滅的な忘れ込みのリスクを軽減する。 したがって、ベースラインとは異なり、$FastDoc$はオープンドメインのパフォーマンスが無視できる低下を示している。

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