GenerativeAdversarialNetwork


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#Pocket #NLP #LanguageModel #PEFT(Adaptor/LoRA) #Catastrophic Forgetting #PostTraining #read-later Issue Date: 2025-10-06 GPT Summary- MoE-CLは、産業環境における大規模言語モデルの継続学習を支援するためのフレームワークで、タスクごとのLoRA専門家と共有LoRA専門家を用いて知識の保持とクロスタスクの一般化を実現。敵対的学習により、タスクに関連する情報のみを通過させる識別器を統合し、自己進化を促進。実験結果では、Tencent Videoプラットフォームでの手動レビューコストを15.3%削減し、実用性が示された。 Comment

元ポスト:

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continual instruction tuning... そしてGAN!?

タスク固有の知識を備えたLoRAと、タスク間で共有されるLoRAがクロスタスクの転移を促し、それぞれをMoEにおけるexpertsとして扱うことで、inputに対して動的に必要なLoRA expertsを選択する。このとき、Task Classifier（Adversarialに訓練する）でタスクに関係ない情報が順伝搬されないようにフィルタリングするっぽい？（GANをText Classifierの学習に使い、Classifierの情報を用いることで共有/タスク固有のLoRA expertsが学習されるように促すようだが、細かくどうやるかは読まないとわからない）。

ドメイン固有のタスクとデータに対して、さまざまなアダプターを追加していき、catastrophic forgettingを防ぎながら、扱えるタスクの幅が広がっていく枠組み自体は面白そう（学習は果たして安定するのだろうか）。

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#NeuralNetwork #NaturalLanguageGeneration #Controllable #Pocket #NLP #DataToTextGeneration #ConceptToTextGeneration #ICML #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-31 GPT Summary- 属性に基づいて制御された自然言語文を生成するために、変分オートエンコーダと属性識別器を組み合わせた新しい生成モデルを提案。微分可能な近似を用いて解釈可能な表現を学習し、望ましい属性を持つ文を生成。定量的評価で生成の正確性を確認。 Comment

Text Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元となるfeatureのある次元が、たとえばpolarityなどに対応しており、その次元の数値をいじるだけで生成されるテキストをcontrolできる。



テキストを生成する際に、生成されるテキストをコントロールするための研究。 テキストを生成する際には、基本的にはVariational Auto Encoder(VAE)を用いる。



VAEは、入力をエンコードするEncoderと、エンコードされた潜在変数zからテキストを生成するGeneratorの2つの機構によって構成されている。



この研究では、生成されるテキストをコントロールするために、VAEの潜在変数zに、生成するテキストのattributeを表す変数cを新たに導入。



たとえば、一例として、変数cをsentimentに対応させた場合、変数cの値を変更すると、生成されるテキストのsentimentが変化するような生成が実現可能。



次に、このような生成を実現できるようなパラメータを学習したいが、学習を行う際のポイントは、以下の二つ。



cで指定されたattributeが反映されたテキストを生成するように学習



潜在変数zとattributeに関する変数cの独立性を保つように学習 （cには制御したいattributeに関する情報のみが格納され、その他の情報は潜在変数zに格納されるように学習する)



1を実現するために、新たにdiscriminatorと呼ばれる識別器を用意し、VAEが生成したテキストのattributeをdiscriminatorで分類し、その結果をVAEのGeneratorにフィードバックすることで、attributeが反映されたテキストを生成できるようにパラメータの学習を行う。 （これにはラベル付きデータが必要だが、少量でも学習できることに加えて、sentence levelのデータだけではなくword levelのデータでも学習できる。）



また、2を実現するために、VAEが生成したテキストから、生成する元となった潜在変数zが再現できるようにEncoderのパラメータを学習。



実験では、sentimentとtenseをコントロールする実験が行われており、attributeを表す変数cを変更することで、以下のようなテキストが生成されており興味深い。



[sentimentを制御した例]



this movie was awful and boring. (negative)

this movie was funny and touching. (positive)

[tenseを制御した例]



this was one of the outstanding thrillers of the last decade

this is one of the outstanding thrillers of the all time

this will be one of the great thrillers of the all time

VAEは通常のAutoEncoderと比較して、奥が深くて勉強してみておもしろかった。 Reparametrization Trickなどは知らなかった。

管理人による解説資料:
[Controllable Text Generation.pdf](https://github.com/AkihikoWatanabe/paper_notes/files/1595121/Controllable.Text.Generation.pdf)

slideshare: https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/towards-controlled-generation-of-text




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#NeuralNetwork #Tutorial #ComputerVision #Pocket Issue Date: 2017-12-28 GPT Summary- GANは、注釈なしのデータで深い表現を学習する手法で、競争プロセスを通じて逆伝播信号を導出します。画像合成やスタイル転送など多様な応用が可能です。本レビューは、信号処理コミュニティ向けにGANの概要を提供し、トレーニング方法や残された課題についても言及します。