論文の概要: Concentrate Attention: Towards Domain-Generalizable Prompt Optimization for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10584v3
• Date: Thu, 27 Jun 2024 06:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 18:47:10.172927
• Title: Concentrate Attention: Towards Domain-Generalizable Prompt Optimization for Language Models
• Title（参考訳）: 集中型注意:言語モデルに対するドメイン一般化型プロンプト最適化を目指して
• Authors: Chengzhengxu Li, Xiaoming Liu, Zhaohan Zhang, Yichen Wang, Chen Liu, Yu Lan, Chao Shen,
• Abstract要約: 集中」というドメイン一般化可能なプロンプト最適化に向けた新たな目標を提案する。 提案手法は,ソフトプロンプトの一般化では1.42%,ハードプロンプトの一般化では2.16%,マルチソース領域の一般化では2.16%,比較プロンプトの最適化では1.42%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.74868220560438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in prompt optimization have notably enhanced the performance of pre-trained language models (PLMs) on downstream tasks. However, the potential of optimized prompts on domain generalization has been under-explored. To explore the nature of prompt generalization on unknown domains, we conduct pilot experiments and find that (i) Prompts gaining more attention weight from PLMs' deep layers are more generalizable and (ii) Prompts with more stable attention distributions in PLMs' deep layers are more generalizable. Thus, we offer a fresh objective towards domain-generalizable prompts optimization named "Concentration", which represents the "lookback" attention from the current decoding token to the prompt tokens, to increase the attention strength on prompts and reduce the fluctuation of attention distribution. We adapt this new objective to popular soft prompt and hard prompt optimization methods, respectively. Extensive experiments demonstrate that our idea improves comparison prompt optimization methods by 1.42% for soft prompt generalization and 2.16% for hard prompt generalization in accuracy on the multi-source domain generalization setting, while maintaining satisfying in-domain performance. The promising results validate the effectiveness of our proposed prompt optimization objective and provide key insights into domain-generalizable prompts.
• Abstract（参考訳）: 近年のプロンプト最適化の進歩により、下流タスクにおける事前学習言語モデル(PLM)の性能が向上している。 しかし、ドメイン一般化における最適化されたプロンプトの可能性は、まだ解明されていない。 未知の領域に対する迅速な一般化の性質を探るため、パイロット実験を行い、それを見つける。 一 PLM の深層からより注目されるプロンプトはより一般化可能であること。 (II) PLMの深層におけるより安定した注意分布を持つプロンプトはより一般化可能である。 そこで我々は,現在デコードトークンからプロンプトトークンへの"振り返り"の注意を表す"集中"というドメイン一般化可能なプロンプト最適化に向けて,新たな目標を提案し,プロンプトに対する注意力を高め,注意分布の変動を低減する。 我々は,この新たな目的を,それぞれ一般的なソフトプロンプトとハードプロンプトの最適化手法に適用する。 拡張実験により,提案手法は,ソフトプロンプトの一般化において1.42%,マルチソース領域の一般化設定においてハードプロンプトの一般化において2.16%向上し,ドメイン内性能の満足度を維持しつつ比較プロンプトの最適化手法の改善を図っている。 提案したプロンプト最適化手法の有効性を検証し,ドメイン一般化可能なプロンプトに対する重要な洞察を提供する。

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