論文の概要: Are ELECTRA's Sentence Embeddings Beyond Repair? The Case of Semantic Textual Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13130v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 22:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:19.878993
• Title: Are ELECTRA's Sentence Embeddings Beyond Repair? The Case of Semantic Textual Similarity
• Title（参考訳）: ELECTRAの文は修復以上のものなのか? : 意味的テクスチャ類似性の事例
• Authors: Ivan Rep, David Dukić, Jan Šnajder,
• Abstract要約: ELECTRAは、コスト効率のよい事前学習目標および下流タスク性能の改善を提供するが、より悪い文埋め込みを提供する。 そこで本研究では,新しいTMFT法を用いて埋め込みを修復する手法を提案する。 分析をさまざまなモデルサイズ、言語、その他の2つのタスクに拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: While BERT produces high-quality sentence embeddings, its pre-training computational cost is a significant drawback. In contrast, ELECTRA provides a cost-effective pre-training objective and downstream task performance improvements, but worse sentence embeddings. The community tacitly stopped utilizing ELECTRA's sentence embeddings for semantic textual similarity (STS). We notice a significant drop in performance for the ELECTRA discriminator's last layer in comparison to prior layers. We explore this drop and propose a way to repair the embeddings using a novel truncated model fine-tuning (TMFT) method. TMFT improves the Spearman correlation coefficient by over $8$ points while increasing parameter efficiency on the STS Benchmark. We extend our analysis to various model sizes, languages, and two other tasks. Further, we discover the surprising efficacy of ELECTRA's generator model, which performs on par with BERT, using significantly fewer parameters and a substantially smaller embedding size. Finally, we observe boosts by combining TMFT with word similarity or domain adaptive pre-training.
• Abstract（参考訳）: BERTは高品質な文埋め込みを生成するが、事前学習の計算コストは大きな欠点である。 対照的に、ELECTRAはコスト効率の良い事前学習目標と下流タスクのパフォーマンスの改善を提供するが、より悪い文の埋め込みを提供する。 コミュニティは、セマンティックテキスト類似性(STS)にELECTRAの文を埋め込むことを熱心に止めた。 ELECTRA識別器の最終層の性能は,前層に比べて著しく低下している。 本稿では,この落下を探索し,新しいTMFT (Truncated model fine-tuning) 法を用いて埋め込みを修復する方法を提案する。 TMFTは、STSベンチマークのパラメータ効率を高めながら、スピアマン相関係数を8ドル以上改善する。 分析をさまざまなモデルサイズ、言語、その他の2つのタスクに拡張します。 さらに,BERTと同等に動作するELECTRAのジェネレータモデルに対して,パラメータが大幅に小さく,埋め込みサイズも大幅に小さくなった。 最後に、TMFTと単語の類似性やドメイン適応型事前学習を組み合わせることで、強化を観察する。

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