論文の概要: MoSECroT: Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04821v2
- Date: Fri, 17 May 2024 20:16:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 23:40:18.932511
- Title: MoSECroT: Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer
- Title(参考訳): MoSECroT: 言語間ゼロショット転送のための静的単語埋め込みを用いたモデルスティッチ
- Authors: Haotian Ye, Yihong Liu, Chunlan Ma, Hinrich Schütze,
- Abstract要約: クロスリンガルゼロショット転送のための静的単語埋め込みを用いたMoSECroTモデルスティッチについて紹介する。
本稿では,ソースコードPLMの埋め込みと対象言語の静的単語埋め込みのための共通空間を構築するために,相対表現を利用した最初のフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,MoSECroTに対処する際,弱いベースラインと競合するが,強いベースラインに比べて競合する結果が得られないことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 50.40191599304911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformer-based pre-trained language models (PLMs) have achieved remarkable performance in various natural language processing (NLP) tasks. However, pre-training such models can take considerable resources that are almost only available to high-resource languages. On the contrary, static word embeddings are easier to train in terms of computing resources and the amount of data required. In this paper, we introduce MoSECroT Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transfer), a novel and challenging task that is especially relevant to low-resource languages for which static word embeddings are available. To tackle the task, we present the first framework that leverages relative representations to construct a common space for the embeddings of a source language PLM and the static word embeddings of a target language. In this way, we can train the PLM on source-language training data and perform zero-shot transfer to the target language by simply swapping the embedding layer. However, through extensive experiments on two classification datasets, we show that although our proposed framework is competitive with weak baselines when addressing MoSECroT, it fails to achieve competitive results compared with some strong baselines. In this paper, we attempt to explain this negative result and provide several thoughts on possible improvement.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマーベースの事前学習言語モデル(PLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を発揮している。
しかし、そのようなモデルの事前トレーニングは、高リソース言語でしか利用できないかなりのリソースを必要とする可能性がある。
それとは対照的に、静的な単語の埋め込みは、コンピューティングリソースと必要なデータ量の観点から訓練しやすくなります。
本稿では,静的な単語埋め込みが利用可能な低リソース言語に特に関係のある,斬新で困難なタスクであるMoSECroT Model Stitching with Static Word Embeddings for Crosslingual Zero-shot Transferを紹介する。
この課題に対処するため、我々は、相対表現を利用した最初のフレームワークを提示し、ソースコードPLMの埋め込みとターゲット言語の静的単語埋め込みのための共通空間を構築する。
このようにして、ソースコードトレーニングデータに基づいてPLMをトレーニングし、埋め込み層を交換するだけで、ターゲット言語へのゼロショット転送を行うことができる。
しかし,2つの分類データセットに関する広範な実験により,提案するフレームワークは,MoSECroTに対処する際,弱いベースラインと競合するが,強いベースラインに比べて競合する結果が得られないことを示す。
本稿では、この否定的な結果を説明し、改善の可能性についていくつか考察する。
関連論文リスト
- Unlocking the Potential of Model Merging for Low-Resource Languages [66.7716891808697]
大規模言語モデルを新しい言語に適応させるには、通常、継続事前訓練(CT)と、教師付き微調整(SFT)が含まれる。
我々は低リソース言語の代替としてモデルマージを提案し、異なる機能を持つモデルを追加トレーニングなしで単一のモデルに組み合わせる。
Llama-2-7Bをベースとした実験により、モデルマージはタスク解決能力の低い低リソース言語に対して、極めて少ないデータを持つシナリオにおいて、CT-then-SFTよりも優れていることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T15:14:17Z) - Zero-shot Cross-lingual Transfer without Parallel Corpus [6.937772043639308]
本稿では,事前学習モデルを用いてゼロショット言語間移動を行う手法を提案する。
タスク関連のバイリンガル情報アライメントを適用するバイリンガルタスクフィッティングモジュールで構成されている。
自己学習モジュールは、ラベルのないデータに対して擬似ソフトおよびハードラベルを生成し、それを利用して自己学習を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T07:54:22Z) - Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。
我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T08:08:08Z) - A Simple and Effective Method to Improve Zero-Shot Cross-Lingual
Transfer Learning [6.329304732560936]
既存のゼロショットのクロスリンガル転送法は、並列コーパスやバイリンガル辞書に依存している。
意味喪失のない仮想多言語埋め込みに英語の埋め込みを移すための埋め込み・プッシュ・アテンション・プル・ロバスト・ターゲットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T15:36:53Z) - IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and
Languages [87.5457337866383]
画像認識言語理解評価ベンチマークについて紹介する。
IGLUEは、視覚的質問応答、クロスモーダル検索、グラウンドド推論、20言語にわたるグラウンドドエンターテイメントタスクをまとめて提供する。
翻訳-テストの転送はゼロショットの転送よりも優れており、少数ショットの学習は多くのタスクに役立てることが難しい。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T18:53:22Z) - Bilingual Alignment Pre-training for Zero-shot Cross-lingual Transfer [33.680292990007366]
本稿では,埋め込みの整合性を向上し,ゼロショットの言語間転送性能を向上させることを目的とする。
本稿では,従来の知識として統計アライメント情報を用いて,バイリンガル単語予測を導出するアライメント言語モデル(Alignment Language Model, AlignLM)を提案する。
その結果、AlignLMはMLQAおよびXNLIデータセット上でゼロショット性能を大幅に改善できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T10:18:43Z) - Adapting Monolingual Models: Data can be Scarce when Language Similarity
is High [3.249853429482705]
ゼロショット転送学習の性能を,可能な限り少ないデータで検証する。
我々は、低リソースターゲット言語2種類のデータを用いて、BERTベースの4つのモデルの語彙層を再学習する。
高言語的類似性により、10MBのデータは、実質的なモノリンガル転送性能を達成するのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T17:43:40Z) - UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.79021395138423]
マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。
キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。
本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T11:37:28Z) - XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning [68.57658225995966]
XCOPA (Cross-lingual Choice of Plausible Alternatives) は11言語における因果コモンセンス推論のための多言語データセットである。
提案手法は,翻訳に基づく転送と比較して,現在の手法の性能が低下していることを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T12:22:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。