論文の概要: Robustifying Language Models with Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19177v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 22:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 13:43:27.639537
• Title: Robustifying Language Models with Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: テスト時間適応による言語モデルの堅牢化
• Authors: Noah Thomas McDermott, Junfeng Yang, Chengzhi Mao
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、多くの言語タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成した。 これらは、言語モデルを騙すように最適化された文であるが、人間に類似した意味を持つ、敵対的な言語の例では失敗する。 入力文をマスキングされた単語からの予測に適応させることで,多くの言語敵対攻撃を逆転させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96043752001886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale language models achieved state-of-the-art performance over a number of language tasks. However, they fail on adversarial language examples, which are sentences optimized to fool the language models but with similar semantic meanings for humans. While prior work focuses on making the language model robust at training time, retraining for robustness is often unrealistic for large-scale foundation models. Instead, we propose to make the language models robust at test time. By dynamically adapting the input sentence with predictions from masked words, we show that we can reverse many language adversarial attacks. Since our approach does not require any training, it works for novel tasks at test time and can adapt to novel adversarial corruptions. Visualizations and empirical results on two popular sentence classification datasets demonstrate that our method can repair adversarial language attacks over 65% o
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、多くの言語タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、それらは言語モデルを騙すために最適化された文であり、人間にとって同様の意味を持つ、敵対的な言語例に失敗する。 事前の作業は、トレーニング時に言語モデルを堅牢にすることに焦点を当てているが、大規模基礎モデルでは、堅牢性のための再トレーニングはしばしば非現実的なものである。 代わりに、テスト時に言語モデルを堅牢にすることを提案する。 マスキングされた単語からの予測で入力文を動的に適応させることにより,多くの言語敵の攻撃をリバースできることを示す。 我々の手法は訓練を必要としないため、テスト時に新しいタスクをこなし、新しい敵の腐敗に適応することができる。 2つの一般的な文分類データセットの可視化と実験結果から,本手法は65%以上の言語障害を修復できることを証明した。

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