حققت المحولات التي تم تدريبها مسبقا على شركة متعددة اللغات، مثل MBERT و XLM-ROBERTA، قدرات نقل متبقية مثيرة للإعجاب. في إعداد نقل الطلقة الصفرية، يتم استخدام بيانات التدريب الإنجليزية فقط، ويتم تقييم النموذج الدقيق على لغة مستهدفة أخرى. على الرغم من
أن هذا يعمل بشكل جيد بشكل مدهش، فقد تمت ملاحظة تباين كبير في الأداء اللغوي المستهدف بين مختلف عمليات التشغيل الدقيقة، وفي إعداد الطلقة الصفرية، لا توجد بيانات تطوير اللغة المستهدفة متاحة للتحديد بين نماذج متعددة ذات الضبط. اعتمد العمل المسبق على بيانات Dev الإنجليزية لتحديد بين النماذج التي تم ضبطها بشكل جيد مع معدلات التعلم المختلفة وعدد الخطوات وغيرها من أنواع التشعبات، والتي غالبا ما تؤدي إلى اختيارات فرعية نفسها. في هذه الورقة، نوضح أنه من الممكن تحديد نماذج أفضل باستمرار عند توفر كميات صغيرة من البيانات المشروحة بلغات محورية إضافية. نقترح نهجا للتعلم الآلي للاختيار النموذجي الذي يستخدم التمثيلات الداخلية للأنظمة ذات الطراز الدقيق للتنبؤ بقدراتها المتبادلة. في تجارب شاملة، نجد أن هذه الطريقة تختار باستمرار نماذج أفضل من بيانات التحقق من صحة اللغة الإنجليزية عبر عشرين لغة (بما في ذلك 8 لغات منخفضة الموارد)، وغالبا ما تحقق النتائج التي تتميز باختيار نموذج باستخدام بيانات تطوير اللغة المستهدفة.
تعتمد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل متزايد على الأنظمة العامة المناسبة التي تحتاج إلى التعامل مع العديد من الظواهر اللغوية المختلفة والفروق الدقيقة. على سبيل المثال، يتعين على نظام الاستدلال باللغة الطبيعية (NLI) أن يتعرف على المعنويات، والتعامل م
ع الأرقام، وإجراء حلول، وما إلى ذلك. لا تزال حلولنا للمشاكل المعقدة بعيدة عن الكمال، لذلك من المهم إنشاء أنظمة يمكن أن تتعلم تصحيح الأخطاء بسرعة، تدريجيا، ومع القليل من البيانات التدريبية. في هذا العمل، نقترح مهمة التعلم القليلة المستمرة (CFL)، حيث يتم الطعن للنظام بظاهرة صعبة وطلب منهم أن يتعلموا تصحيح الأخطاء مع أمثلة تدريبية فقط (10 إلى 15). تحقيقا لهذه الغاية، نقوم أولا بإنشاء معايير بناء على البيانات المشروحة مسبقا: DetaSets NLI (Anli and Snli) ومجموعات بيانات تحليل المشاعر (IMDB). بعد ذلك، نقدم خطوط أساس مختلفة من النماذج المتنوعة (على سبيل المثال، أخطاقات علم الذاكرة والشبكات النموذجية) ومقارنتها في التعلم القليل من الطلقات والكم من إعدادات التعلم القليلة المستمرة. إن مساهماتنا هي في إنشاء بروتوكول جناح وتقييم معيار لاستمرار التعلم القليل من الرصاص حول مهام تصنيف النص، وعمل العديد من الملاحظات المثيرة للاهتمام حول سلوك الأساليب القائمة على التشابه. نأمل أن يعمل عملنا كنقطة انطلاق مفيدة للعمل في المستقبل على هذا الموضوع الهام.
