論文の概要: Small Language Models are Good Too: An Empirical Study of Zero-Shot Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11122v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 07:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 14:55:00.618467
• Title: Small Language Models are Good Too: An Empirical Study of Zero-Shot Classification
• Title（参考訳）: 小さな言語モデルも良い:ゼロショット分類の実証的研究
• Authors: Pierre Lepagnol, Thomas Gerald, Sahar Ghannay, Christophe Servan, Sophie Rosset,
• Abstract要約: 異なるアーキテクチャとスコアリング関数を用いて、77Mから40Bパラメータの言語モデルをベンチマークする。 この結果から、小さなモデルはテキストを効果的に分類し、より大きなテキストに匹敵するか、上回っていることが明らかとなった。 この研究は、大きめが常に良いとは限らないという考えを強調し、リソース効率の良い小さなモデルが特定のデータ分類の課題に対して実行可能なソリューションを提供するかもしれないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4467858321751015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study is part of the debate on the efficiency of large versus small language models for text classification by prompting.We assess the performance of small language models in zero-shot text classification, challenging the prevailing dominance of large models.Across 15 datasets, our investigation benchmarks language models from 77M to 40B parameters using different architectures and scoring functions. Our findings reveal that small models can effectively classify texts, getting on par with or surpassing their larger counterparts.We developed and shared a comprehensive open-source repository that encapsulates our methodologies. This research underscores the notion that bigger isn't always better, suggesting that resource-efficient small models may offer viable solutions for specific data classification challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、ゼロショットテキスト分類における小言語モデルと小言語モデルの効率性に関する議論の一部であり、大規模モデルの優位性に挑戦するゼロショットテキスト分類における小言語モデルの性能を評価し、15のデータセットにおいて、異なるアーキテクチャとスコアリング関数を用いて、77Mから40Bの言語モデルを評価する。 この結果から,小規模モデルはテキストを効果的に分類し,より大きなテキストに匹敵するか,あるいはそれを上回っていることが明らかとなった。我々は,我々の方法論をカプセル化した包括的なオープンソースリポジトリを開発し,共有した。 この研究は、大きめが常に良いとは限らないという考えを強調し、リソース効率の良い小さなモデルが特定のデータ分類の課題に対して実行可能なソリューションを提供するかもしれないことを示唆している。

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