論文の概要: Unveiling Key Aspects of Fine-Tuning in Sentence Embeddings: A Representation Rank Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11297v1
- Date: Sat, 18 May 2024 13:51:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:28:33.470048
- Title: Unveiling Key Aspects of Fine-Tuning in Sentence Embeddings: A Representation Rank Analysis
- Title（参考訳）: 文の埋め込みにおける微調整の鍵となる側面:表現ランク分析
- Authors: Euna Jung, Jaeill Kim, Jungmin Ko, Jinwoo Park, Wonjong Rhee,
- Abstract要約: 本稿では,表現ランクを分析ツールとして採用することにより,最新の文埋め込み手法を解析する。
まず、表現ランクがいつピークになるかに基づいて、ファインチューニングのフェーズ1とフェーズ2を定義する。
これらの知見に基づき,最新のCL法を迅速かつ安定した微調整を容易にするRR戦略を実験的に検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2711913023646915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The latest advancements in unsupervised learning of sentence embeddings predominantly involve employing contrastive learning-based (CL-based) fine-tuning over pre-trained language models. In this study, we analyze the latest sentence embedding methods by adopting representation rank as the primary tool of analysis. We first define Phase 1 and Phase 2 of fine-tuning based on when representation rank peaks. Utilizing these phases, we conduct a thorough analysis and obtain essential findings across key aspects, including alignment and uniformity, linguistic abilities, and correlation between performance and rank. For instance, we find that the dynamics of the key aspects can undergo significant changes as fine-tuning transitions from Phase 1 to Phase 2. Based on these findings, we experiment with a rank reduction (RR) strategy that facilitates rapid and stable fine-tuning of the latest CL-based methods. Through empirical investigations, we showcase the efficacy of RR in enhancing the performance and stability of five state-of-the-art sentence embedding methods.
- Abstract（参考訳）: 文埋め込みの教師なし学習の最新の進歩は、主に、事前訓練された言語モデルよりも対照的な学習ベース(CLベース)の微調整を採用することである。
本研究では,表現ランクを分析ツールとして採用することにより,最新の文埋め込み手法を解析する。
まず、表現ランクがいつピークになるかに基づいて、ファインチューニングのフェーズ1とフェーズ2を定義する。
これらのフェーズを利用することで、アライメントと均一性、言語能力、パフォーマンスとランクの相関など、重要な側面を網羅した分析を行い、重要な知見を得る。
例えば、第1フェーズから第2フェーズへの微調整の移行によって、重要な側面のダイナミクスが大幅に変化することを発見した。
これらの知見に基づき,最新のCL法を迅速かつ安定した微調整を容易にするRR戦略を実験的に検討した。
経験的調査を通じて,5つの最先端文埋め込み手法の性能と安定性を向上させるRRの有効性を実証した。
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