論文の概要: LiPost: Improved Content Understanding With Effective Use of Multi-task Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11344v3
• Date: Sat, 13 Jul 2024 20:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:36:09.281111
• Title: LiPost: Improved Content Understanding With Effective Use of Multi-task Contrastive Learning
• Title（参考訳）: LiPost:マルチタスクコントラスト学習の効果的な活用によるコンテンツ理解の改善
• Authors: Akanksha Bindal, Sudarshan Ramanujam, Dave Golland, TJ Hazen, Tina Jiang, Fengyu Zhang, Peng Yan,
• Abstract要約: 多様なセマンティックラベリングタスクから得られたデータとマルチタスクのコントラスト学習を用いて、事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMを微調整する。 我々のモデルはゼロショット学習のベースラインを上回り、多言語サポートの改善を提供する。 この作業は、LLMを特定のアプリケーションにカスタマイズし、微調整するLinkedInの垂直チームにとって、堅牢な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.611731148829789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In enhancing LinkedIn core content recommendation models, a significant challenge lies in improving their semantic understanding capabilities. This paper addresses the problem by leveraging multi-task learning, a method that has shown promise in various domains. We fine-tune a pre-trained, transformer-based LLM using multi-task contrastive learning with data from a diverse set of semantic labeling tasks. We observe positive transfer, leading to superior performance across all tasks when compared to training independently on each. Our model outperforms the baseline on zero shot learning and offers improved multilingual support, highlighting its potential for broader application. The specialized content embeddings produced by our model outperform generalized embeddings offered by OpenAI on Linkedin dataset and tasks. This work provides a robust foundation for vertical teams across LinkedIn to customize and fine-tune the LLM to their specific applications. Our work offers insights and best practices for the field to build on.
• Abstract（参考訳）: LinkedInのコアコンテンツレコメンデーションモデルを強化する上で、重要な課題はセマンティック理解機能の改善である。 本稿では,様々な領域において有望な手法であるマルチタスク学習を活用することで,この問題に対処する。 多様なセマンティックラベリングタスクから得られたデータとマルチタスクのコントラスト学習を用いて、事前学習されたトランスフォーマーベースのLLMを微調整する。 我々は前向きな移行を観察し、各タスクのトレーニングを独立して行う場合と比較して、すべてのタスクにおいて優れたパフォーマンスをもたらす。 我々のモデルはゼロショット学習のベースラインを上回り、多言語サポートの改善を提供し、より広範なアプリケーションの可能性を強調している。 当社のモデルが生成した特殊なコンテンツ埋め込みは,Linkedinデータセットとタスク上でOpenAIが提供する汎用的な埋め込みよりも優れています。 この作業は、LLMを特定のアプリケーションにカスタマイズし、微調整するLinkedInの垂直チームにとって、堅牢な基盤を提供する。 私たちの仕事は、現場を構築するための洞察とベストプラクティスを提供します。

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