論文の概要: Reinforcement Learning with Generative Models for Compact Support Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16300v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 02:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:58:12.968721
• Title: Reinforcement Learning with Generative Models for Compact Support Sets
• Title（参考訳）: コンパクト・サポート・セットのための生成モデルによる強化学習
• Authors: Nico Schiavone, Xingyu Li,
• Abstract要約: 基礎モデルの制御手段として強化学習を利用する枠組みを提案する。 我々のフレームワークは優れた結果をもたらし、追加のラベル付けやデータコストを使わずにかなりのマージンで分類精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.041289551532804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Foundation models contain a wealth of information from their vast number of training samples. However, most prior arts fail to extract this information in a precise and efficient way for small sample sizes. In this work, we propose a framework utilizing reinforcement learning as a control for foundation models, allowing for the granular generation of small, focused synthetic support sets to augment the performance of neural network models on real data classification tasks. We first allow a reinforcement learning agent access to a novel context based dictionary; the agent then uses this dictionary with a novel prompt structure to form and optimize prompts as inputs to generative models, receiving feedback based on a reward function combining the change in validation accuracy and entropy. A support set is formed this way over several exploration steps. Our framework produced excellent results, increasing classification accuracy by significant margins for no additional labelling or data cost.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは、膨大な数のトレーニングサンプルから豊富な情報を含んでいる。 しかし、ほとんどの先行技術は、小さなサンプルサイズに対して正確で効率的な方法でこれらの情報を抽出することができない。 本研究では,基礎モデルの制御として強化学習を利用するフレームワークを提案する。これにより,ニューラルネットワークモデルの性能を実データ分類タスクで向上する,小型で集中的な合成支援セットの粒度生成が可能となる。 エージェントは、新しいプロンプト構造を持つ辞書を使用して、生成モデルへの入力としてプロンプトを作成し、最適化し、検証精度とエントロピーの変化を組み合わせた報酬関数に基づくフィードバックを受け取る。 このようにして、いくつかの探査段階に支援セットが形成される。 我々のフレームワークは優れた結果をもたらし、追加のラベル付けやデータコストを使わずにかなりのマージンで分類精度を向上した。

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