論文の概要: How does Multi-Task Training Affect Transformer In-Context Capabilities? Investigations with Function Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03558v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 16:15:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:12:26.348627
• Title: How does Multi-Task Training Affect Transformer In-Context Capabilities? Investigations with Function Classes
• Title（参考訳）: マルチタスク学習が変圧器のインコンテキスト能力に与える影響 : 機能授業による検討
• Authors: Harmon Bhasin, Timothy Ossowski, Yiqiao Zhong, Junjie Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストとして提供される少数の例に基づいて、目に見えないタスクを実行するという異常な能力を示している。 我々は、ICLモデルによるデータ効率の向上と、より安定した収束を実現するための効果的なカリキュラム学習戦略をいくつか提案する。 実験の結果, ICLモデルでは, 従来の課題を混在させながら, 段階的に難しいタスクを学習することで, 難易度を効果的に学習できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.652837942112205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLM) have recently shown the extraordinary ability to perform unseen tasks based on few-shot examples provided as text, also known as in-context learning (ICL). While recent works have attempted to understand the mechanisms driving ICL, few have explored training strategies that incentivize these models to generalize to multiple tasks. Multi-task learning (MTL) for generalist models is a promising direction that offers transfer learning potential, enabling large parameterized models to be trained from simpler, related tasks. In this work, we investigate the combination of MTL with ICL to build models that efficiently learn tasks while being robust to out-of-distribution examples. We propose several effective curriculum learning strategies that allow ICL models to achieve higher data efficiency and more stable convergence. Our experiments reveal that ICL models can effectively learn difficult tasks by training on progressively harder tasks while mixing in prior tasks, denoted as mixed curriculum in this work. Our code and models are available at https://github.com/harmonbhasin/curriculum_learning_icl .
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストとして提供される数少ない例(in-context learning (ICL)としても知られる)に基づいて、目に見えないタスクを実行する能力を示した。 最近の研究はICLを駆動するメカニズムを理解しようと試みているが、これらのモデルを複数のタスクに一般化するための訓練戦略を探求する者はほとんどいない。 汎用モデルのためのマルチタスク学習(MTL)は、伝達学習の可能性を提供する有望な方向であり、より単純な関連するタスクから大きなパラメータ化モデルを訓練することができる。 本研究では,MLL と ICL を組み合わせることで,タスクを効率的に学習し,アウト・オブ・ディストリビューションの例に頑健なモデルを構築する。 我々は、ICLモデルによるデータ効率の向上と、より安定した収束を実現するための効果的なカリキュラム学習戦略をいくつか提案する。 実験の結果, ICLモデルでは, 従来の課題を混在させながら, 難易度の高い課題を学習することで, 難易度の高い課題を効果的に学習できることが判明した。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/harmonbhasin/curriculum_learning_icl で利用可能です。

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