論文の概要: Enhancing Pre-Trained Generative Language Models with Question Attended Span Extraction on Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17991v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 18:35:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:12.426444
• Title: Enhancing Pre-Trained Generative Language Models with Question Attended Span Extraction on Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 機械読取理解における質問応答スパン抽出による事前学習型生成言語モデルの強化
• Authors: Lin Ai, Zheng Hui, Zizhou Liu, Julia Hirschberg,
• Abstract要約: 学習前生成言語モデル(PLM)の微調整段階で統合されたQASEは,その性能を著しく向上させる。 QASEモジュールの有効性は、さまざまなデータセットで厳格にテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.602323571343169
• License:
• Abstract: Machine Reading Comprehension (MRC) poses a significant challenge in the field of Natural Language Processing (NLP). While mainstream MRC methods predominantly leverage extractive strategies using encoder-only models such as BERT, generative approaches face the issue of out-of-control generation -- a critical problem where answers generated are often incorrect, irrelevant, or unfaithful to the source text. To address these limitations in generative models for MRC, we introduce the Question-Attended Span Extraction (QASE) module. Integrated during the fine-tuning phase of pre-trained generative language models (PLMs), QASE significantly enhances their performance, allowing them to surpass the extractive capabilities of advanced Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 in few-shot settings. Notably, these gains in performance do not come with an increase in computational demands. The efficacy of the QASE module has been rigorously tested across various datasets, consistently achieving or even surpassing state-of-the-art (SOTA) results, thereby bridging the gap between generative and extractive models in extractive MRC tasks.
• Abstract（参考訳）: Machine Reading Comprehension (MRC) は自然言語処理(NLP)分野において重要な課題である。 主流のMRC手法は、BERTのようなエンコーダのみのモデルを用いた抽出戦略を主に活用するが、生成的アプローチは制御外生成の問題に直面している。 MRC生成モデルにおけるこれらの制限に対処するため,QASEモジュールを提案する。 事前学習された生成言語モデル(PLM)の微調整フェーズにおいて、QASEは性能を大幅に向上させ、GPT-4のような先進的な大規模言語モデル(LLM)の抽出能力を数ショットで超えるようにした。 特に、これらの性能向上は、計算要求の増加には至らない。 QASEモジュールの有効性は、様々なデータセットで厳密にテストされ、一貫して最先端(SOTA)の結果を達成または超えているため、抽出MCCタスクにおける生成モデルと抽出モデルの間のギャップを埋めることになる。

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