Ensemble
#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-15 Multi-CLS BERT: An Efficient Alternative to Traditional Ensembling, ACL23 Summary本研究では、BERTモデルのアンサンブル手法であるMulti-CLS BERTを提案します。Multi-CLS BERTは、複数のCLSトークンを使用して多様性を促進し、単一のモデルを微調整するだけでアンサンブル効果を得ることができます。実験結果では、Multi-CLS BERTがGLUEとSuperGLUEのタスクで全体的な精度と信頼度の推定を向上させることが示されました。また、通常のBERTアンサンブルとほぼ同等の性能を持ちながら、計算量とメモリ使用量が約4倍少なくなっていることも示されました。 #EfficiencyImprovement#NLP#TransferLearning
Issue Date: 2023-07-14 Parameter-efficient Weight Ensembling Facilitates Task-level Knowledge Transfer, ACL23 Summary最近の研究では、大規模な事前学習済み言語モデルを特定のタスクに効果的に適応させることができることが示されています。本研究では、軽量なパラメータセットを使用してタスク間で知識を転送する方法を探求し、その有効性を検証しました。実験結果は、提案手法がベースラインに比べて5％〜8％の改善を示し、タスクレベルの知識転送を大幅に促進できることを示しています。 #PairWise#Pocket#NLP#LanguageModel#ACL#ModelMerge
Issue Date: 2023-06-16 LLM-Blender: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and Generative Fusion, Dongfu Jiang+, N_A, ACL23 SummaryLLM-Blenderは、複数の大規模言語モデルを組み合わせたアンサンブルフレームワークであり、PairRankerとGenFuserの2つのモジュールから構成されています。PairRankerは、専門的なペアワイズ比較方法を使用して候補の出力間の微妙な違いを区別し、GenFuserは、上位ランクの候補をマージして改善された出力を生成します。MixInstructというベンチマークデータセットを導入し、LLM-Blenderは、個々のLLMsやベースライン手法を大幅に上回り、大きなパフォーマンス差を確立しました。
Issue Date: 2023-07-15 Multi-CLS BERT: An Efficient Alternative to Traditional Ensembling, ACL23 Summary本研究では、BERTモデルのアンサンブル手法であるMulti-CLS BERTを提案します。Multi-CLS BERTは、複数のCLSトークンを使用して多様性を促進し、単一のモデルを微調整するだけでアンサンブル効果を得ることができます。実験結果では、Multi-CLS BERTがGLUEとSuperGLUEのタスクで全体的な精度と信頼度の推定を向上させることが示されました。また、通常のBERTアンサンブルとほぼ同等の性能を持ちながら、計算量とメモリ使用量が約4倍少なくなっていることも示されました。 #EfficiencyImprovement#NLP#TransferLearning
Issue Date: 2023-07-14 Parameter-efficient Weight Ensembling Facilitates Task-level Knowledge Transfer, ACL23 Summary最近の研究では、大規模な事前学習済み言語モデルを特定のタスクに効果的に適応させることができることが示されています。本研究では、軽量なパラメータセットを使用してタスク間で知識を転送する方法を探求し、その有効性を検証しました。実験結果は、提案手法がベースラインに比べて5％〜8％の改善を示し、タスクレベルの知識転送を大幅に促進できることを示しています。 #PairWise#Pocket#NLP#LanguageModel#ACL#ModelMerge
Issue Date: 2023-06-16 LLM-Blender: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and Generative Fusion, Dongfu Jiang+, N_A, ACL23 SummaryLLM-Blenderは、複数の大規模言語モデルを組み合わせたアンサンブルフレームワークであり、PairRankerとGenFuserの2つのモジュールから構成されています。PairRankerは、専門的なペアワイズ比較方法を使用して候補の出力間の微妙な違いを区別し、GenFuserは、上位ランクの候補をマージして改善された出力を生成します。MixInstructというベンチマークデータセットを導入し、LLM-Blenderは、個々のLLMsやベースライン手法を大幅に上回り、大きなパフォーマンス差を確立しました。