論文の概要: IAPT: Instruction-Aware Prompt Tuning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18203v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 06:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 18:58:44.792479
• Title: IAPT: Instruction-Aware Prompt Tuning for Large Language Models
• Title（参考訳）: IAPT: 大規模言語モデルのためのインストラクション・アウェア・プロンプトチューニング
• Authors: Wei Zhu, Aaron Xuxiang Tian, Congrui Yin, Yuan Ni, Xiaoling Wang, Guotong Xie,
• Abstract要約: ソフトトークンを4つしか必要としない新しいプロンプトチューニング手法である命令認識型プロンプトチューニング(IAPT)を提案する。 まず,各トランスフォーマー層にパラメータ効率の良いソフトプロンプト生成器を設置し,各入力命令に対して慣用的なソフトプロンプトを生成する。 第2に、ソフトプロンプトジェネレータは、自己アテンションプーリング操作、2つのリニアプロジェクション、およびアクティベーション関数からなるボトルネックアーキテクチャを持つモジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.408462115679914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Soft prompt tuning is a widely studied parameter-efficient fine-tuning method. However, it has a clear drawback: many soft tokens must be inserted into the input sequences to guarantee downstream performance. As a result, soft prompt tuning is less considered than Low-rank adaptation (LoRA) in the large language modeling (LLM) era. In this work, we propose a novel prompt tuning method, Instruction-Aware Prompt Tuning (IAPT), that requires only four soft tokens. First, we install a parameter-efficient soft prompt generator at each Transformer layer to generate idiosyncratic soft prompts for each input instruction. The generated soft prompts can be seen as a semantic summary of the input instructions and can effectively guide the output generation. Second, the soft prompt generators are modules with a bottleneck architecture consisting of a self-attention pooling operation, two linear projections, and an activation function. Pilot experiments show that prompt generators at different Transformer layers require different activation functions. Thus, we propose to learn the idiosyncratic activation functions for prompt generators automatically with the help of rational functions. We have conducted experiments on various tasks, and the experimental results demonstrate that (a) our IAPT method can outperform the recent baselines with comparable tunable parameters. (b) Our IAPT method is more efficient than LoRA under the single-backbone multi-tenant setting.
• Abstract（参考訳）: ソフトプロンプトチューニングはパラメータ効率の良い微調整法として広く研究されている。 多くのソフトトークンを入力シーケンスに挿入し、下流のパフォーマンスを保証する必要がある。 その結果,大規模言語モデリング(LLM)時代において,ソフトプロンプトチューニングはローランク適応 (LoRA) よりも少ないと考えられる。 本研究では,4つのソフトトークンのみを必要とする新しいプロンプトチューニング手法,IAPT(Instruction-Aware Prompt Tuning)を提案する。 まず,各トランスフォーマー層にパラメータ効率の良いソフトプロンプト生成器を設置し,各入力命令に対して慣用的なソフトプロンプトを生成する。 生成されたソフトプロンプトは入力命令の意味的な要約と見なすことができ、出力生成を効果的に導くことができる。 第2に、ソフトプロンプトジェネレータは、自己アテンションプーリング操作、2つのリニアプロジェクション、およびアクティベーション関数からなるボトルネックアーキテクチャを持つモジュールである。 試験実験では、異なるトランスフォーマー層のプロンプトジェネレータは異なるアクティベーション関数を必要とすることが示された。 そこで本稿では,有理関数の助けを借りて自動生成を行うための慣用的アクティベーション関数の学習を提案する。 各種課題の実験を行った結果,実験結果が得られた。 (a)我々のIAPTメソッドは、同等のチューニング可能なパラメータで最近のベースラインを上回ります。 b) IAPT法はシングルバックのマルチテナント設定ではLoRAよりも効率的である。

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