論文の概要: Dynamic Corrective Self-Distillation for Better Fine-Tuning of Pretrained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07028v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 07:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:27:53.963294
• Title: Dynamic Corrective Self-Distillation for Better Fine-Tuning of Pretrained Models
• Title（参考訳）: 事前学習モデルの精密調整のための動的補正自己蒸留法
• Authors: Ibtihel Amara, Vinija Jain, and Aman Chadha
• Abstract要約: プレトレーニング言語モデル(PLM)の伝達学習過程において発生する攻撃的微調整の問題に対処する。 従来の機械学習における適応的強化法に着想を得て,PLMの微調整を改善するための効果的な動的補正自己蒸留手法を提案する。 本手法は,各イテレーションにおいて,各データポイントに割り当てられた重みを動的に調整することにより,学生モデルが積極的に適応し,自己補正を行う自己蒸留機構を実行することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We tackle the challenging issue of aggressive fine-tuning encountered during the process of transfer learning of pre-trained language models (PLMs) with limited labeled downstream data. This problem primarily results in a decline in performance on the subsequent task. Inspired by the adaptive boosting method in traditional machine learning, we present an effective dynamic corrective self-distillation (DCS) approach to improve the fine-tuning of the PLMs. Our technique involves performing a self-distillation mechanism where, at each iteration, the student model actively adapts and corrects itself by dynamically adjusting the weights assigned to individual data points. This iterative self-correcting process significantly enhances the overall fine-tuning capability of PLMs, leading to improved performance and robustness. We conducted comprehensive evaluations using the GLUE benchmark demonstrating the efficacy of our method in enhancing the fine-tuning process for various PLMs across diverse downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ラベル付き下流データを含む事前学習言語モデル(plm)の転送学習過程において遭遇する積極的な微調整の問題に取り組む。 この問題は、主にその後のタスクでパフォーマンスが低下する結果となる。 従来の機械学習における適応的強化法に着想を得て,PLMの微調整を改善するために有効な動的補正自己蒸留法を提案する。 本手法では,各イテレーションにおいて,各データポイントに割り当てられた重みを動的に調整することにより,学生モデルが積極的に適応し,自己補正を行う自己蒸留機構を実行する。 この反復的自己補正プロセスは、PLMの全体的な微調整能力を大幅に向上させ、性能と堅牢性を向上させる。 本手法の有効性をGLUEベンチマークを用いて総合評価し,様々な下流タスクにおけるPLMの微調整プロセスの強化について検証した。

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