論文の概要: Fine-Tune Language Models as Multi-Modal Differential Equation Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05061v3
• Date: Thu, 9 Nov 2023 17:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 12:08:31.403692
• Title: Fine-Tune Language Models as Multi-Modal Differential Equation Solvers
• Title（参考訳）: マルチモーダル微分方程式解法としての微動言語モデル
• Authors: Liu Yang, Siting Liu, Stanley J. Osher
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト内演算子の学習をマルチモーダルパラダイムに変換する。 本研究では,自然言語記述や方程式を通じて表現される演算子に関する人間の知識を統合するために,キャプションの利用を提案する。 また、言語モデルのようなアーキテクチャをトレーニングするための新しいアプローチや、既存の言語モデルを直接微調整する手法も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.181842691371935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the growing domain of scientific machine learning, in-context operator learning has shown notable potential in learning operators and solving differential equations using prompted data, during the inference stage without weight updates. However, the current model's overdependence on function data, may inadvertently overlook the invaluable human insight into the operator. To address this, we present a transformation of in-context operator learning into a multi-modal paradigm. In particular, we take inspiration from the recent success of large language models, and propose using "captions" to integrate human knowledge about the operator, expressed through natural language descriptions and equations. Also, we introduce a novel approach to train a language-model-like architecture, or directly fine-tune existing language models, for in-context operator learning. We beat the baseline on single-modal learning tasks, and also demonstrated the effectiveness of multi-modal learning in enhancing performance and reducing function data requirements. The proposed method not only significantly improves in-context operator learning, but also creates a new path for the application of language models.
• Abstract（参考訳）: 科学機械学習の領域が拡大する中で、文脈内演算子学習は、重み更新のない推論段階において、学習演算子や誘導データを用いた微分方程式の解法において顕著なポテンシャルを示した。 しかし、現在のモデルの関数データへの過度な依存は、不注意に操作者に対する人間的洞察を見落としているかもしれない。 そこで本稿では,マルチモーダルパラダイムへのインコンテクスト演算子学習の変換について述べる。 特に,近年の大規模言語モデルの成功から着想を得て,自然言語記述と方程式を用いて表現された操作者に関する人間知識を統合するための"captions"の利用を提案する。 また,言語モデルライクなアーキテクチャをトレーニングするための新しいアプローチや,コンテキスト内演算子学習のための言語モデルを直接微調整する手法も導入する。 我々は単一モーダル学習タスクのベースラインを破り、性能の向上と機能データ要求の低減にマルチモーダル学習の有効性を実証した。 提案手法は,文脈内演算子学習を著しく改善するだけでなく,言語モデルに適用するための新たなパスを生成する。

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