論文の概要: Comparative Analysis of Pooling Mechanisms in LLMs: A Sentiment Analysis Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14654v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:07.782556
• Title: Comparative Analysis of Pooling Mechanisms in LLMs: A Sentiment Analysis Perspective
• Title（参考訳）: LLMにおけるプール機構の比較分析:感性分析の観点から
• Authors: Jinming Xing, Ruilin Xing, Yan Sun,
• Abstract要約: BERTやGPTのようなトランスフォーマーベースのモデルは、トークンレベルの埋め込みを文レベルの表現に集約するためにプール層に依存している。 Mean、Max、Weighted Sumといった一般的なプール機構は、この集約プロセスにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,これらのプール機構が文レベル感情分析の文脈における2つの著名なLCMファミリー(BERTとGPT)に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2334256816037987
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing (NLP) by delivering state-of-the-art performance across a variety of tasks. Among these, Transformer-based models like BERT and GPT rely on pooling layers to aggregate token-level embeddings into sentence-level representations. Common pooling mechanisms such as Mean, Max, and Weighted Sum play a pivotal role in this aggregation process. Despite their widespread use, the comparative performance of these strategies on different LLM architectures remains underexplored. To address this gap, this paper investigates the effects of these pooling mechanisms on two prominent LLM families -- BERT and GPT, in the context of sentence-level sentiment analysis. Comprehensive experiments reveal that each pooling mechanism exhibits unique strengths and weaknesses depending on the task's specific requirements. Our findings underline the importance of selecting pooling methods tailored to the demands of particular applications, prompting a re-evaluation of common assumptions regarding pooling operations. By offering actionable insights, this study contributes to the optimization of LLM-based models for downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを提供することによって、自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。 BERTやGPTのようなTransformerベースのモデルは、トークンレベルの埋め込みを文レベルの表現に集約するためにプール層に依存している。 Mean、Max、Weighted Sumといった一般的なプール機構は、この集約プロセスにおいて重要な役割を果たす。 広く使われているにもかかわらず、異なるLLMアーキテクチャにおけるこれらの戦略の比較性能は未定である。 そこで本研究では,これらのプール機構が,文レベル感情分析の文脈において,BERT と GPT の2つの著名な LLM ファミリーに与える影響について検討する。 総合的な実験により、各プール機構はタスクの特定の要求に応じて独自の強みと弱みを示すことが明らかになった。 本研究は, プーリング操作に関する一般的な仮定を再評価する上で, 特定のアプリケーションのニーズに合わせて, プーリング手法を選択することの重要性を浮き彫りにしている。 動作可能な洞察を提供することにより、下流タスクのためのLLMモデル最適化に寄与する。

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