論文の概要: Do Not (Always) Look Right: Investigating the Capabilities of Decoder-Based Large Language Models for Sequence Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14556v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 22:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 16:26:48.170071
• Title: Do Not (Always) Look Right: Investigating the Capabilities of Decoder-Based Large Language Models for Sequence Labeling
• Title（参考訳）: do not (always) look right: シーケンスラベリングのためのデコーダベースの大規模言語モデルの能力を調査する
• Authors: David Duki\'c, Jan \v{S}najder
• Abstract要約: 数十億のパラメータにデコーダモデルをスケールする最近のトレンドは、大きな言語モデル(LLM)を生み出した。 情報抽出タスクにおける「オープン」LLMのSL性能向上戦略について検討する。 以上の結果から,層依存性CM除去によるLLMは,N型エンコーダや命令調整型LLMよりも優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models based on masked language modeling (MLM) objective excel in natural language understanding (NLU) tasks. While fine-tuned MLM-based encoders consistently outperform causal language modeling decoders of comparable size, a recent trend of scaling decoder models to multiple billion parameters resulted in large language models (LLMs), making them competitive with MLM-based encoders. Although scale amplifies their prowess in NLU tasks, LLMs fall short of SOTA results in information extraction (IE) tasks, many framed as sequence labeling (SL). However, whether this is an intrinsic limitation of LLMs or whether their SL performance can be improved remains unclear. To address this, we explore strategies to enhance the SL performance of "open" LLMs (Llama2 and Mistral) on IE tasks. We investigate bidirectional information flow within groups of decoder blocks, applying layer-wise removal or enforcement of the causal mask (CM) during LLM fine-tuning. This approach yields performance gains competitive with SOTA SL models, matching or outperforming the results of CM removal from all blocks. Our findings hold for diverse SL tasks, proving that "open" LLMs with layer-dependent CM removal outperform strong MLM-based encoders and instruction-tuned LLMs. However, we observe no effect from CM removal on a small scale when maintaining an equivalent model size, pre-training steps, and pre-training and fine-tuning data.
• Abstract（参考訳）: マスク付き言語モデリング(MLM)に基づく事前学習型言語モデルは、自然言語理解(NLU)タスクにおいて優れている。 微調整されたMLMベースのエンコーダは、因果言語モデリングデコーダを同等の大きさで一貫して上回っているが、最近のデコーダモデルを数十億のパラメータにスケールする傾向は、大きな言語モデル(LLM)を生み出し、MLMベースのエンコーダと競合する結果となった。 スケールはNLUタスクの長所を増幅するが、LSMはSOTAから外れて情報抽出(IE)タスクとなり、その多くがシーケンスラベリング(SL)としてフレーム化される。 しかし, LLMの本質的な限界であるのか, SL性能が向上したのかは不明である。 そこで我々は,IE タスクにおける LLM (Llama2 と Mistral) の SL 性能向上戦略について検討する。 LLM微調整中において,デコーダブロック群内の双方向情報の流れを解析し,階層的除去やCMの適用について検討した。 このアプローチはSOTA SLモデルと競合する性能向上をもたらし、全てのブロックからCM除去結果のマッチングや性能向上を行う。 その結果,層依存性CM除去を用いたLLMは,MLMベースのエンコーダや命令調整LLMよりも優れていた。 しかし, モデルサイズ, 事前学習ステップ, 事前学習および微調整データを維持する場合, CM除去による影響は小さい。

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