論文の概要: A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09539v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 15:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:12.958914
• Title: A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data
• Title（参考訳）: 限定データを用いた微調整言語モデルの実践的ガイド
• Authors: Márton Szép, Daniel Rueckert, Rüdiger von Eisenhart-Rothe, Florian Hinterwimmer,
• Abstract要約: 事前訓練されたLarge Language Models (LLM) を採用することは、膨大なデータ要件にもかかわらず、自然言語処理(NLP)における事実上の標準となっている。 限られたデータを用いたLLMの学習に焦点をあてた最近の研究の急増に触発された本研究では、データ不足の下流タスクにおけるモデル性能を最適化するための、近年のトランスファー学習アプローチについて調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.413178499853156
• License:
• Abstract: Employing pre-trained Large Language Models (LLMs) has become the de facto standard in Natural Language Processing (NLP) despite their extensive data requirements. Motivated by the recent surge in research focused on training LLMs with limited data, particularly in low-resource domains and languages, this paper surveys recent transfer learning approaches to optimize model performance in downstream tasks where data is scarce. We first address initial and continued pre-training strategies to better leverage prior knowledge in unseen domains and languages. We then examine how to maximize the utility of limited data during fine-tuning and few-shot learning. The final section takes a task-specific perspective, reviewing models and methods suited for different levels of data scarcity. Our goal is to provide practitioners with practical guidelines for overcoming the challenges posed by constrained data while also highlighting promising directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたLarge Language Models (LLM) を採用することは、膨大なデータ要件にもかかわらず、自然言語処理(NLP)における事実上の標準となっている。 限られたデータ、特に低リソース領域や言語におけるLLMの訓練に焦点をあてた最近の研究の急増に触発された本研究では、データ不足の下流タスクにおけるモデル性能を最適化するための、近年のトランスファー学習アプローチについて調査する。 まず、未確認のドメインや言語における事前知識をよりよく活用するために、初期および継続した事前学習戦略に対処する。 次に、微調整および数発の学習において、限られたデータの有用性を最大化する方法について検討する。 最終章では、さまざまなレベルのデータ不足に合ったモデルとメソッドをレビューして、タスク固有の視点を取ります。 我々のゴールは、制約されたデータによる課題を克服するための実践的ガイドラインを実践者に提供し、将来的な研究の方向性を明らかにすることである。

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