論文の概要: How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08391v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 02:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 02:33:12.383077
• Title: How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?
• Title（参考訳）: 線形回帰の文脈学習に必要となる事前学習タスクはいくつあるか?
• Authors: Jingfeng Wu, Difan Zou, Zixiang Chen, Vladimir Braverman, Quanquan Gu, Peter L. Bartlett,
• Abstract要約: 様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示す。 線形回帰のための線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルの事前学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.90857135952231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers pretrained on diverse tasks exhibit remarkable in-context learning (ICL) capabilities, enabling them to solve unseen tasks solely based on input contexts without adjusting model parameters. In this paper, we study ICL in one of its simplest setups: pretraining a linearly parameterized single-layer linear attention model for linear regression with a Gaussian prior. We establish a statistical task complexity bound for the attention model pretraining, showing that effective pretraining only requires a small number of independent tasks. Furthermore, we prove that the pretrained model closely matches the Bayes optimal algorithm, i.e., optimally tuned ridge regression, by achieving nearly Bayes optimal risk on unseen tasks under a fixed context length. These theoretical findings complement prior experimental research and shed light on the statistical foundations of ICL.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、優れたインコンテキスト学習(ICL)能力を示し、モデルパラメータを調整することなく、入力コンテキストのみに基づいて、目に見えないタスクを解決できる。 本稿では,線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルをガウス先行の線形回帰のために事前学習する,最も簡単な構成の1つとしてICLについて検討する。 注意モデル事前学習に縛られた統計的タスクの複雑性を確立し、有効事前学習には少数の独立したタスクしか必要としないことを示す。 さらに,事前学習されたモデルがベイズ最適アルゴリズム,すなわち最適に調整されたリッジ回帰と密接に一致していることを証明する。 これらの理論的な発見は、以前の実験的研究を補完し、ICCの統計的基礎について光を当てた。

関連論文リスト

• What Do Learning Dynamics Reveal About Generalization in LLM Reasoning? [83.83230167222852]
  モデルの一般化動作は,事前記憶列車の精度と呼ばれるトレーニング指標によって効果的に特徴づけられることがわかった。 モデルの学習行動と一般化を結びつけることで、トレーニング戦略に目標とする改善を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T09:52:40Z)
• Meta-Learning Adaptable Foundation Models [37.458141335750696]
  本稿では,PEFTを組み込んだメタラーニングフレームワークを導入し,未知のタスクに容易に適応可能なモデルを学習する。 この設定では、適応可能なパラメータの集合を見つけるための標準再訓練の準最適性を示す。 次に、これらの理論的洞察をRoBERTaモデルの再訓練に適用し、ConvAI2データセット内の会話の継続を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:24:18Z)
• Transformers are Minimax Optimal Nonparametric In-Context Learners [36.291980654891496]
  大規模言語モデルのコンテキスト内学習は、いくつかの実証的な例から新しいタスクを学ぶのに驚くほど効果的な方法であることが証明されている。 我々は,ディープニューラルネットワークと1つの線形アテンション層からなる変圧器の近似および一般化誤差境界を開発する。 十分に訓練されたトランスフォーマーは、文脈における最小推定リスクを達成し、改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:02:10Z)
• Denoising Pre-Training and Customized Prompt Learning for Efficient Multi-Behavior Sequential Recommendation [69.60321475454843]
  マルチビヘイビアシークエンシャルレコメンデーションに適した,最初の事前学習および迅速な学習パラダイムであるDPCPLを提案する。 事前学習段階において,複数の時間スケールでノイズを除去する新しい行動マイナ (EBM) を提案する。 次に,提案するCustomized Prompt Learning (CPL)モジュールを用いて,事前学習したモデルを高効率にチューニングすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T06:48:38Z)
• Enhancing Robustness of Vision-Language Models through Orthogonality Learning and Self-Regularization [77.62516752323207]
  そこで本研究では,事前訓練した重みを効率よく微調整する直交微調整法を導入し,頑健さと一般化の強化を実現した。 自己正規化戦略は、OrthSRと呼ばれるVLMのゼロショット一般化の観点から安定性を維持するためにさらに活用される。 筆者らはCLIPとCoOpを再検討し,少数の画像のクラスフィシエーションシナリオにおけるモデルの改善を効果的に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T10:35:53Z)
• Asymptotic theory of in-context learning by linear attention [33.53106537972063]
  インコンテキスト学習はトランスフォーマーの成功の土台である。 ICLを成功させるためには、必要なサンプルの複雑さ、事前学習タスクの多様性、コンテキストの長さに関する質問は未解決のままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T03:24:24Z)
• Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences [6.067007470552307]
  そこで本研究では,繰り返しのトレーニングにおいて安定な機械学習モデルのシーケンスを見つける手法を提案する。 最適モデルの復元が保証される混合整数最適化の定式化を開発する。 本手法は, 予測力の小さい, 制御可能な犠牲を伴い, 厳密に訓練されたモデルよりも強い安定性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T22:45:38Z)
• Pretraining task diversity and the emergence of non-Bayesian in-context learning for regression [31.950737940558984]
  事前訓練されたトランスフォーマーは、文脈内学習(ICL)の顕著な能力を示す ICLは、事前トレーニング中に見られるタスクとは大きく異なる、基本的に$textitnew$タスクを解決できますか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T21:05:20Z)
• Theoretical Characterization of the Generalization Performance of Overfitted Meta-Learning [70.52689048213398]
  本稿では,ガウス的特徴を持つ線形回帰モデルの下で,過剰適合型メタラーニングの性能について検討する。 シングルタスク線形回帰には存在しない新しい興味深い性質が見つかる。 本分析は,各訓練課題における基礎的真理のノイズや多様性・変動が大きい場合には,良心過剰がより重要かつ容易に観察できることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-09T20:36:13Z)
• Active Learning for Sequence Tagging with Deep Pre-trained Models and Bayesian Uncertainty Estimates [52.164757178369804]
  自然言語処理のためのトランスファーラーニングとアクティブラーニングの最近の進歩は、必要なアノテーション予算を大幅に削減する可能性を開く。 我々は,様々なベイズ不確実性推定手法とモンテカルロドロップアウトオプションの実験的研究を,アクティブ学習フレームワークで実施する。 また, 能動学習中にインスタンスを取得するためには, 完全サイズのトランスフォーマーを蒸留版に置き換えることにより, 計算性能が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-20T13:59:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。