論文の概要: We're Calling an Intervention: Exploring the Fundamental Hurdles in Adapting Language Models to Nonstandard Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07304v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 02:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:57:50.448265
• Title: We're Calling an Intervention: Exploring the Fundamental Hurdles in Adapting Language Models to Nonstandard Text
• Title（参考訳）: インターベンション:非標準テキストへの言語モデルの適用における基礎的ハードルを探る
• Authors: Aarohi Srivastava, David Chiang,
• Abstract要約: 非標準テキストへの言語モデル適応の根底にある課題を理解するための一連の実験を提示する。 我々は、言語モデルの既存バイアスとの相互作用と、いくつかの種類の言語的変動を近似する介入を設計する。 学習データのサイズや性質の異なる言語モデル適応時の介入を適用することで、知識伝達がいつ成功するかについて重要な洞察を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.956635443376527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a suite of experiments that allow us to understand the underlying challenges of language model adaptation to nonstandard text. We do so by designing interventions that approximate several types of linguistic variation and their interactions with existing biases of language models. Applying our interventions during language model adaptation with varying size and nature of training data, we gain important insights into when knowledge transfer can be successful, as well as the aspects of linguistic variation that are particularly difficult for language models to deal with. For instance, on text with character-level variation, performance improves with even a few training examples but approaches a plateau, suggesting that more data is not the solution. In contrast, on text with variation involving new words or meanings, far more data is needed, but it leads to a massive breakthrough in performance. Our findings reveal that existing models lack the necessary infrastructure to handle diverse forms of nonstandard text and linguistic variation, guiding the development of more resilient language modeling techniques for the future. We make the code for our interventions, which can be applied to any English text data, publicly available.
• Abstract（参考訳）: 非標準テキストへの言語モデル適応の根底にある課題を理解するための一連の実験を提示する。 我々は、言語モデルの既存バイアスとの相互作用と、いくつかの種類の言語的変動を近似する介入を設計する。 学習データのサイズや性質の異なる言語モデル適応における介入の適用により、知識伝達がいつ成功するか、そして言語モデルが特に扱うのが困難な言語的変化の側面について重要な洞察を得る。 例えば、文字レベルのバリエーションのあるテキストでは、いくつかのトレーニング例でもパフォーマンスが向上するが、プラトーに近づくと、より多くのデータがソリューションではないことが示唆される。 対照的に、新しい単語や意味を含むバリエーションのあるテキストでは、はるかに多くのデータが必要ですが、パフォーマンスに大きなブレークスルーをもたらします。 以上の結果から,既存のモデルは多種多様な非標準テキストや言語的変化を扱うために必要な基盤が欠如していることが判明した。 我々は、英語のテキストデータに適用可能な介入のためのコードを作成し、公開しています。

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