論文の概要: Revisiting Prefix-tuning: Statistical Benefits of Reparameterization among Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02200v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 04:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:06:03.806592
• Title: Revisiting Prefix-tuning: Statistical Benefits of Reparameterization among Prompts
• Title（参考訳）: プレフィックスチューニングの再検討:プロンプトにおける再パラメータ化の統計的メリット
• Authors: Minh Le, Chau Nguyen, Huy Nguyen, Quyen Tran, Trung Le, Nhat Ho,
• Abstract要約: 本研究では,大規模事前学習モデルの微調整のためのプロンプトベース手法の理論的基礎について検討する。 再パラメータ化は単なる工学的トリックではなく、深い理論的基礎に根ざしていることを示す。 本研究は,プロンプトベース手法の理解を深める上で,理論的および経験的貢献を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.88984387787463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt-based techniques, such as prompt-tuning and prefix-tuning, have gained prominence for their efficiency in fine-tuning large pre-trained models. Despite their widespread adoption, the theoretical foundations of these methods remain limited. For instance, in prefix-tuning, we observe that a key factor in achieving performance parity with full fine-tuning lies in the reparameterization strategy. However, the theoretical principles underpinning the effectiveness of this approach have yet to be thoroughly examined. Our study demonstrates that reparameterization is not merely an engineering trick but is grounded in deep theoretical foundations. Specifically, we show that the reparameterization strategy implicitly encodes a shared structure between prefix key and value vectors. Building on recent insights into the connection between prefix-tuning and mixture of experts models, we further illustrate that this shared structure significantly improves sample efficiency in parameter estimation compared to non-shared alternatives. The effectiveness of prefix-tuning across diverse tasks is empirically confirmed to be enhanced by the shared structure, through extensive experiments in both visual and language domains. Additionally, we uncover similar structural benefits in prompt-tuning, offering new perspectives on its success. Our findings provide theoretical and empirical contributions, advancing the understanding of prompt-based methods and their underlying mechanisms.
• Abstract（参考訳）: プロンプトベースの技法、例えばプロンプトチューニング(英語版)やプレフィックスチューニング(英語版)は、微調整された大規模な事前訓練モデルにおいて、その効率が顕著になった。 広く採用されているにもかかわらず、これらの手法の理論的基礎は依然として限られている。 例えば、プレフィックスチューニングでは、完全な微調整でパフォーマンスパリティを達成する上で重要な要素は、再パラメータ化戦略にある。 しかし、このアプローチの有効性を裏付ける理論的原理はまだ十分に検討されていない。 我々の研究は、再パラメータ化は単なる工学的なトリックではなく、深い理論的基礎に根ざしていることを示している。 具体的には,プレフィックスキーと値ベクトル間の共有構造を暗黙的に符号化する。 プレフィックスチューニングとエキスパートモデルの混合に関する最近の知見に基づいて、この共有構造は非共有モデルと比較してパラメータ推定におけるサンプル効率を著しく改善することを示す。 様々なタスクにまたがるプレフィックスチューニングの有効性は、視覚領域と言語領域の両方での広範な実験を通じて、共有構造によって拡張されることを実証的に確認する。 さらに、我々は、プロンプトチューニングにおける同様の構造的利点を明らかにし、その成功に対する新たな視点を提供します。 本研究は,プロンプトに基づく手法とその基盤となるメカニズムの理解を深め,理論的および経験的貢献を提供する。

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