論文の概要: When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19698v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 16:19:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 19:03:22.813452
• Title: When Do Prompting and Prefix-Tuning Work? A Theory of Capabilities and Limitations
• Title（参考訳）: プロンプティングとプリフィックスチューニングはいつ行われるのか? 能力と限界の理論
• Authors: Aleksandar Petrov, Philip H.S. Torr, Adel Bibi
• Abstract要約: コンテキストベースのファインチューニングメソッドは、パラメータのごく一部でフルファインチューニングのパフォーマンスにマッチすることが多いため、人気を集めている。 連続埋め込み空間は離散トークン空間よりも表現力が高いにもかかわらず、ソフトプロンプティングとプレフィックスチューニングは完全な微調整よりも厳密に表現力に乏しいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.59562522323274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Context-based fine-tuning methods, including prompting, in-context learning, soft prompting (also known as prompt tuning), and prefix-tuning, have gained popularity due to their ability to often match the performance of full fine-tuning with a fraction of the parameters. Despite their empirical successes, there is little theoretical understanding of how these techniques influence the internal computation of the model and their expressiveness limitations. We show that despite the continuous embedding space being more expressive than the discrete token space, soft-prompting and prefix-tuning are strictly less expressive than full fine-tuning, even with the same number of learnable parameters. Concretely, context-based fine-tuning cannot change the relative attention pattern over the content and can only bias the outputs of an attention layer in a fixed direction. This suggests that while techniques like prompting, in-context learning, soft prompting, and prefix-tuning can effectively elicit skills present in the pretrained model, they cannot learn novel tasks that require new attention patterns.
• Abstract（参考訳）: 文脈に基づく微調整手法は、プロンプト、文脈内学習、ソフト・プロンプト(プロンプト・チューニング)、プレフィックス・チューニング(プレフィックス・チューニング)などがあり、パラメータのごく一部で完全な微調整の性能とよく一致するため人気がある。 実験的な成功にもかかわらず、これらの手法がモデルの内部計算と表現力の限界にどのように影響するかについての理論的理解はほとんどない。 連続埋め込み空間は離散トークン空間よりも表現力が高いが,ソフトプロンプトやプレフィックスチューニングは,学習可能なパラメータの数が同じであっても,完全な微調整よりも厳密に表現力に乏しいことを示す。 具体的には、コンテキストベースの微調整はコンテンツ上の相対的注意パターンを変えることができず、注意層の出力を一定の方向に偏らせるだけである。 これは、プロンプト、インコンテキスト学習、ソフトプロンプト、プレフィックスチューニングといったテクニックは、事前訓練されたモデルに存在するスキルを効果的に誘発することができるが、新しい注意パターンを必要とする新しいタスクを学べないことを示唆している。

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