わたしのべんきょうノート

<h2 id=Out-of-DistributionDetection> Out-of-DistributionDetection</h2><div class="visible-content"> #NLP #pretrained-LM

Issue Date: 2023-07-18 Is Fine-tuning Needed? Pre-trained Language Models Are Near Perfect for Out-of-Domain Detection, ACL’23 GPT Summary- 本研究では、ファインチューニングなしで事前学習された言語モデルを使用してOOD検出を行う効果を調査しました。さまざまなタイプの分布シフトにおいて、ファインチューニングされたモデルを大幅に上回るほぼ完璧なOOD検出性能を示しました。 </div>

if ('IntersectionObserver' in window) {
  const observer = new IntersectionObserver((entries, obs) => {
    entries.forEach(entry => {
      if (entry.isIntersecting) {
        const el = entry.target;
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        if (html) {
          const placeholder = el.querySelector('.tweet-placeholder');
          if (placeholder) placeholder.remove();

          el.innerHTML = html.trim();

          if (window.twttr?.widgets?.load) {
            window.twttr.widgets.load(el);
          }
        }
        obs.unobserve(el); // 処理済みは監視解除
      }
    });
  }, {
    rootMargin: '500px 0px', // 画面手前200pxで読み込み開始
    threshold: 0
  });

  tweets.forEach(tweet => observer.observe(tweet));

} else {
  // IntersectionObserver未対応ブラウザ用のフォールバック
  function lazyLoadFallback() {
    tweets.forEach(el => {
      if (el.getAttribute('data-embed') && el.getBoundingClientRect().top < window.innerHeight) {
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        const loadingImg = el.querySelector('.tweet-loading');
        if (loadingImg) loadingImg.remove();
        el.innerHTML = html.trim();
        el.removeAttribute('data-embed');
        if (window.twttr?.widgets?.load) {
          window.twttr.widgets.load(el);
        }
      }
    });
  }
  window.addEventListener('scroll', lazyLoadFallback);
  lazyLoadFallback();
}   }); </script>