論文の概要: Towards Few-Shot Adaptation of Foundation Models via Multitask Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15017v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 23:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:09:41.870535
• Title: Towards Few-Shot Adaptation of Foundation Models via Multitask Finetuning
• Title（参考訳）: マルチタスクファインタニングによる基礎モデルのFew-Shot適応に向けて
• Authors: Zhuoyan Xu, Zhenmei Shi, Junyi Wei, Fangzhou Mu, Yin Li, Yingyu Liang
• Abstract要約: 多くのAI問題に対する強力なツールとして、ファンデーションモデルが登場した。 本稿では,マルチタスクファインタニング手法の理論的正当性について検討する。 本稿では,タスク選択アルゴリズムが関連する微調整タスクを積極的に選択することを確認し,対象タスクにおけるモデル性能の利点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.727482935029375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models have emerged as a powerful tool for many AI problems. Despite the tremendous success of foundation models, effective adaptation to new tasks, particularly those with limited labels, remains an open question and lacks theoretical understanding. An emerging solution with recent success in vision and NLP involves finetuning a foundation model on a selection of relevant tasks, before its adaptation to a target task with limited labeled samples. In this paper, we study the theoretical justification of this multitask finetuning approach. Our theoretical analysis reveals that with a diverse set of related tasks, this multitask finetuning leads to reduced error in the target task, in comparison to directly adapting the same pretrained model. We quantify the relationship between finetuning tasks and target tasks by diversity and consistency metrics, and further propose a practical task selection algorithm. We substantiate our theoretical claims with extensive empirical evidence. Further, we present results affirming our task selection algorithm adeptly chooses related finetuning tasks, providing advantages to the model performance on target tasks. We believe our study shed new light on the effective adaptation of foundation models to new tasks that lack abundant labels. Our code is available at https://github.com/OliverXUZY/Foudation-Model_Multitask.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、多くのAI問題の強力なツールとして登場した。 基礎モデルの成功にもかかわらず、新しいタスク、特に限定ラベルを持つタスクへの効果的な適応は未解決の問題であり、理論的理解を欠いている。 視覚とNLPが最近成功した新しいソリューションは、限られたラベル付きサンプルで対象タスクに適応する前に、関連するタスクの選択に関する基礎モデルを微調整することである。 本稿では,このマルチタスクファインタニング手法の理論的正当性について検討する。 理論解析の結果,このマルチタスクの微調整は,同じ事前学習モデルを直接適用することに比べ,対象タスクの誤差を減少させることが明らかとなった。 タスクの微調整と対象タスクの関係を多様性と一貫性の指標を用いて定量化し,より実用的なタスク選択アルゴリズムを提案する。 我々は理論的な主張を広範な実証的な証拠で裏付ける。 さらに,対象タスクのモデル性能に有利な,関連する微調整タスクを適切に選択するタスク選択アルゴリズムを肯定する結果を提示する。 我々の研究は、豊富なラベルを欠いた新しいタスクに基礎モデルの効果的な適応に新たな光を当てたと信じている。 私たちのコードはhttps://github.com/OliverXUZY/Foudation-Model_Multitaskで利用可能です。

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