論文の概要: DePT: Decoupled Prompt Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07439v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 05:45:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 16:09:24.767206
• Title: DePT: Decoupled Prompt Tuning
• Title（参考訳）: DePT: 切り離されたプロンプトチューニング
• Authors: Ji Zhang, Shihan Wu, Lianli Gao, Hengtao Shen, Jingkuan Song
• Abstract要約: この作業は、即時チューニングにおいてBase-New Tradeoff (BNT)ジレンマを突破する。 チューニングされたモデルがベースタスクに一般化されるほど、それが新しいタスクに一般化される。 提案するDecoupled Prompt Tuning (DePT) フレームワークは,プロンプトチューニング中に特徴チャネルから独立した特徴空間へベース固有の知識を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 133.66456658498961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work breaks through the Base-New Tradeoff (BNT)dilemma in prompt tuning, i.e., the better the tuned model generalizes to the base (or target) task, the worse it generalizes to new tasks, and vice versa. Specifically, through an in-depth analysis of the learned features of the base and new tasks, we observe that the BNT stems from a channel bias issue, i.e., the vast majority of feature channels are occupied by base-specific knowledge, resulting in the collapse of taskshared knowledge important to new tasks. To address this, we propose the Decoupled Prompt Tuning (DePT) framework, which decouples base-specific knowledge from feature channels into an isolated feature space during prompt tuning, so as to maximally preserve task-shared knowledge in the original feature space for achieving better zero-shot generalization on new tasks. Importantly, our DePT is orthogonal to existing prompt tuning methods, hence it can improve all of them. Extensive experiments on 11 datasets show the strong flexibility and effectiveness of DePT. Our code and pretrained models are available at https://github.com/Koorye/DePT.
• Abstract（参考訳）: この作業は、プロンプトチューニングにおけるベース・ニュー・トレードオフ(bnt)のジレンマ、すなわち、チューニングされたモデルがベース(またはターゲット)タスクに一般化するほど、新しいタスクに一般化するほど、そしてその逆である。 具体的には、基礎の学習した特徴と新しいタスクの詳細な分析を通して、BNTはチャネルバイアスの問題、すなわち、ほとんどの特徴チャネルがベース固有の知識によって占められていることから、新しいタスクにとって重要なタスクハザード知識が崩壊するのを観察する。 そこで本稿では,新しいタスクのゼロショット一般化を実現するために,タスク共有知識を元の機能空間に最大に保存するため,プロンプトチューニング中に,機能チャネルから独立した機能空間へベース固有の知識を分離するdept(decoupled prompt tuning)フレームワークを提案する。 重要なことは、DePTは既存のプロンプトチューニング手法と直交しているため、それらすべてを改善することができる。 11のデータセットに関する広範な実験は、deptの柔軟性と有効性を示している。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/koorye/dept.comで利用可能です。

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