論文の概要: A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language
Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02504v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 21:51:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 16:46:58.176580
- Title: A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language
Processing
- Title(参考訳): 自然言語処理のためのプリトレイン・フィニチューンパラダイムに関するチュートリアル
- Authors: Yu Wang
- Abstract要約: このチュートリアルは、プレトレイン-ファインチューンパラダイムの包括的な紹介を提供する。
まず、事前学習と微調整の基本概念を掘り下げ、続いて実世界のアプリケーションを用いた実践的な演習を行った。
このパラダイムの広範な採用を促進するため、私たちは、すべてのコードとデータセットへのオープンアクセスを提供しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.19428095493284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The pretrain-finetune paradigm represents a transformative approach in
natural language processing (NLP). This paradigm distinguishes itself through
the use of large pretrained language models, demonstrating remarkable
efficiency in finetuning tasks, even with limited training data. This
efficiency is especially beneficial for research in social sciences, where the
number of annotated samples is often quite limited. Our tutorial offers a
comprehensive introduction to the pretrain-finetune paradigm. We first delve
into the fundamental concepts of pretraining and finetuning, followed by
practical exercises using real-world applications. We demonstrate the
application of the paradigm across various tasks, including multi-class
classification and regression. Emphasizing its efficacy and user-friendliness,
the tutorial aims to encourage broader adoption of this paradigm. To this end,
we have provided open access to all our code and datasets. The tutorial is
particularly valuable for quantitative researchers in psychology, offering them
an insightful guide into this innovative approach.
- Abstract(参考訳): Pretrain-finetune パラダイムは自然言語処理(NLP)における変換的アプローチを表している。
このパラダイムは、大規模な事前学習された言語モデルを使用することで、限られたトレーニングデータであっても、微調整作業において顕著な効率を示す。
この効率性は、注釈付きサンプルの数が非常に限られている社会科学の研究に特に有用である。
本チュートリアルでは,プリトレイン・フィニチューンパラダイムの包括的紹介を行う。
まず,事前学習と微調整の基本的な概念を考察し,次いで実世界のアプリケーションを用いた実践的な演習を行った。
マルチクラス分類や回帰を含む様々なタスクにおけるパラダイムの適用例を示す。
その有効性とユーザフレンドリさを強調するこのチュートリアルは、このパラダイムの広範な採用を促進することを目的としている。
この目的のために、私たちはすべてのコードとデータセットへのオープンアクセスを提供しました。
このチュートリアルは心理学の定量的研究者にとって特に有用であり、この革新的なアプローチに関する洞察に富んだガイドを提供する。
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