論文の概要: Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02987v4
• Date: Wed, 14 Feb 2024 19:05:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 18:39:04.972368
• Title: Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based Approach
• Title（参考訳）: トレーニング済みのモデルは改善されましたか? マルチヘッド後部アプローチ
• Authors: Prince Aboagye, Yan Zheng, Junpeng Wang, Uday Singh Saini, Xin Dai, Michael Yeh, Yujie Fan, Zhongfang Zhuang, Shubham Jain, Liang Wang and Wei Zhang
• Abstract要約: 我々は、世界的知識の源として各エンティティに関連するメタ機能を活用し、モデルからエンティティ表現を採用する。 本稿では,これらの表現とメタ機能との整合性を,事前学習モデルの評価指標として用いることを提案する。 提案手法の有効性は,関係データセットを用いたモデル,大規模言語モデル,画像モデルなど,様々な領域で実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.927323251675386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of pre-trained models has significantly impacted Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision to relational datasets. Traditionally, these models are assessed through fine-tuned downstream tasks. However, this raises the question of how to evaluate these models more efficiently and more effectively. In this study, we explore a novel approach where we leverage the meta-features associated with each entity as a source of worldly knowledge and employ entity representations from the models. We propose using the consistency between these representations and the meta-features as a metric for evaluating pre-trained models. Our method's effectiveness is demonstrated across various domains, including models with relational datasets, large language models and image models.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたモデルの出現は、自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョンを関係データセットに大きく影響した。 伝統的に、これらのモデルは微調整された下流タスクによって評価される。 しかし、このことはこれらのモデルをより効率的に効率的に評価する方法の疑問を提起する。 本研究では、各エンティティに関連するメタ特徴を世界的知識の源として活用し、モデルからエンティティ表現を採用する新しいアプローチを検討する。 本稿では,これらの表現とメタ特徴の一貫性を,事前学習モデルの評価指標として用いることを提案する。 提案手法の有効性は,関係データセットを用いたモデル,大規模言語モデル,画像モデルなど,様々な領域で実証されている。

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