論文の概要: Scaling Sentence Embeddings with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16645v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 13:26:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 14:32:02.036381
• Title: Scaling Sentence Embeddings with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる文埋め込みのスケーリング
• Authors: Ting Jiang, Shaohan Huang, Zhongzhi Luan, Deqing Wang, Fuzhen Zhuang
• Abstract要約: 本研究では,文埋め込み性能の向上を目的としたテキスト内学習手法を提案する。 提案手法では,従来のプロンプトに基づく表現手法を自己回帰モデルに適用する。 モデルサイズをスケールすることで、数千億以上のパラメータへのスケーリングが意味的なテキスト類似性タスクのパフォーマンスを損なうことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.19994568210206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently garnered significant interest. With in-context learning, LLMs achieve impressive results in various natural language tasks. However, the application of LLMs to sentence embeddings remains an area of ongoing research. In this work, we propose an in-context learning-based method aimed at improving sentence embeddings performance. Our approach involves adapting the previous prompt-based representation method for autoregressive models, constructing a demonstration set that enables LLMs to perform in-context learning, and scaling up the LLMs to different model sizes. Through extensive experiments, in-context learning enables LLMs to generate high-quality sentence embeddings without any fine-tuning. It helps LLMs achieve performance comparable to current contrastive learning methods. By scaling model size, we find scaling to more than tens of billion parameters harms the performance on semantic textual similarity (STS) tasks. However, the largest model outperforms other counterparts and achieves the new state-of-the-art result on transfer tasks. We also fine-tune LLMs with current contrastive learning approach, and the 2.7B OPT model, incorporating our prompt-based method, surpasses the performance of 4.8B ST5, achieving the new state-of-the-art results on STS tasks. Our code is available at https://github.com/kongds/scaling_sentemb.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は最近大きな関心を集めている。 文脈内学習により、llmは様々な自然言語タスクで印象的な結果を得る。 しかし、LLMの文埋め込みへの応用は現在も進行中の研究分野である。 本研究では,文埋め込み性能の向上を目的としたテキスト内学習手法を提案する。 提案手法では,先行するプロンプトベース表現法を自己回帰モデルに適用し,llmがコンテキスト内学習を可能にするデモセットを構築し,llmを異なるモデルサイズにスケールアップする。 幅広い実験を通じて、インコンテキスト学習により、llmは微調整なしで高品質な文埋め込みを生成することができる。 LLMは、現在のコントラスト学習手法に匹敵するパフォーマンスを達成するのに役立つ。 モデルサイズをスケールすることで、1000億以上のパラメータへのスケーリングは、セマンティックテキスト類似性(STS)タスクのパフォーマンスに影響を与えます。 しかし、最大のモデルは他のモデルよりも優れ、転送タスクにおける新しい最先端の結果を達成する。 我々はまた,現在のコントラスト学習手法とllmを微調整し,プロンプトベース手法を組み込んだ2.7bオプターモデルは4.8b st5の性能を上回り,stsタスクにおける最新の結果を得た。 私たちのコードはhttps://github.com/kongds/scaling_sentembで利用可能です。

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