論文の概要: GPTA: Generative Prompt Tuning Assistant for Synergistic Downstream Neural Network Enhancement with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00189v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 23:04:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 06:56:43.461328
- Title: GPTA: Generative Prompt Tuning Assistant for Synergistic Downstream Neural Network Enhancement with LLMs
- Title（参考訳）: GPTA:LLMを用いたシナジスティックダウンストリームニューラルネットワーク強化のための生成プロンプトチューニングアシスタント
- Authors: Xiao Liu, Jiawei Zhang,
- Abstract要約: 本研究はGPTA(Large Language Model assistance training framework)を導入し,プレフィックスプロンプトによる下流タスクモデルのトレーニングを強化する。
LLMのデータ露出を最小限にすることで、下流タスクモデルトレーニングにLLMを適用する際のセキュリティと法的課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.572835837392867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study introduces GPTA, a Large Language Model assistance training framework, that enhances the training of downstream task models via prefix prompt. By minimizing data exposure to LLM, the framework addresses the security and legal challenges of applying LLM in downstream task model training. GPTA utilizes a new synergistic training approach, optimizing the downstream models with parameter gradients and LLMs with the novel ``dialogue gradient''. The framework not only demonstrates significant improvements in model performance across six NLP benchmark datasets, but also reduces overfitting in low-resource scenarios effectively. The detailed analyses further validate that our pioneer framework provides a cost-efficient and adaptive method for downstream task model training with LLM support.
- Abstract（参考訳）: 本研究はGPTA(Large Language Model assistance training framework)を導入し,プレフィックスプロンプトによる下流タスクモデルのトレーニングを強化する。
LLMのデータ露出を最小限にすることで、下流タスクモデルトレーニングにLLMを適用する際のセキュリティと法的課題に対処する。
GPTAは,パラメータ勾配を用いた下流モデルの最適化と,新しい「対話勾配」を用いたLLMの最適化という,新たな相乗的学習手法を採用している。
このフレームワークは6つのNLPベンチマークデータセットにおけるモデルパフォーマンスの大幅な改善を示すだけでなく、低リソースシナリオのオーバーフィットを効果的に削減する。
より詳細な分析により,私達の先駆的なフレームワークが,LLMサポートによる下流タスクモデルトレーニングに費用効率と適応性を提供することを確認した。
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