論文の概要: Prototype-based HyperAdapter for Sample-Efficient Multi-task Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11670v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 02:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 18:10:35.031002
• Title: Prototype-based HyperAdapter for Sample-Efficient Multi-task Tuning
• Title（参考訳）: サンプル効率の良いマルチタスクチューニングのためのプロトタイプベースハイパーアダプタ
• Authors: Hao Zhao, Jie Fu, Zhaofeng He
• Abstract要約: Prototype-based HyperAdapter (PHA)は、アダプタチューニングとハイパーネットワーク上に構築された新しいフレームワークである。 サンプル効率のよい条件付きモジュールを生成するために、インスタンスdenseレトリバーとプロトタイプのハイパーネットワークを導入する。 PHAは、トレーニング可能なパラメータ、ストリームタスクの精度、サンプル効率のトレードオフをより良くすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.251155072822055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) has shown its effectiveness in adapting the pre-trained language models to downstream tasks while only updating a small number of parameters. Despite the success, most existing methods independently adapt to each task without considering knowledge transfer between tasks and are limited to low-data regimes. To overcome this issue, we propose Prototype-based HyperAdapter (PHA), a novel framework built on the adapter-tuning and hypernetwork. It introduces an instance-dense retriever and a prototypical hypernetwork to generate the conditional modules in a sample-efficient manner. This leads to comparable performance improvements against existing PEFT methods on multi-task learning and few-shot transfer learning. More importantly, when the available data size gets smaller, our method outperforms other strong baselines by a large margin. Based on our extensive empirical experiments across various datasets, we demonstrate that PHA strikes a better trade-off between trainable parameters, accuracy on stream tasks, and sample efficiency.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよい微調整(PEFT)は、少数のパラメータを更新するだけで、トレーニング済み言語モデルを下流タスクに適応させる効果を示した。 成功にもかかわらず、既存の手法のほとんどはタスク間の知識伝達を考慮せずに個別にタスクに適応し、低データ体制に限られる。 この問題を解決するために,アダプタチューニングとハイパーネットワークに基づく新しいフレームワークであるPrototype-based HyperAdapter (PHA)を提案する。 インスタンスデンスレトリバーとプロトタイプのハイパーネットワークを導入し、条件付きモジュールをサンプル効率のよい方法で生成する。 これにより、マルチタスク学習と少ない転送学習において、既存のpeftメソッドと同等のパフォーマンス改善がもたらされる。 さらに重要なことは、利用可能なデータサイズが小さくなると、我々のメソッドは大きなマージンで他の強力なベースラインを上回っます。 さまざまなデータセットにわたる広範な実証実験に基づいて、トレーニング可能なパラメータとストリームタスクの正確性、サンプル効率のトレードオフをPHAがよりよいものにすることを実証した。

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