ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التحليل الاجتماعي لنماذج اللغة المحددة مسبقا

Sociolectal Analysis of Pretrained Language Models

418   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

استخدام البيانات من اختبارات المرنة الإنجليزية، والتي أبلغت فيها المواضيع ذاتها الذاتي عن جنسهن وعمرها والتعليم والعرق، ندرس اختلافات الأداء في نماذج اللغة المحددة مسبقا عبر المجموعات الديموغرافية، والتي تحددها هذه الصفات (المحمية).نوضح ثغرات أداء واسعة عبر الفئات الديموغرافية وإظهار أن نماذج اللغة المسبقة مسبقا تكافح المتحدثين ذكور الشباب غير الأبيض؛على سبيل المثال، لا تعلم نماذج اللغة المحددة مسبقا تعلم التحيزات الاجتماعية (الجمعيات النمطية) - تعلم النماذج اللغوية المحددة أيضا التحيزات الاجتماعية، وتعلم التحدث أكثر شيئين أكثر من مثل الآخرين.ومع ذلك، نوضح أنه، باستثناء نماذج بيرت، تخفض نماذج اللغة الأكبر المحددة مسبقا بعض فجوات الأداء بين الأغلبية والأقليات.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

أصبحت بنية المحولات في كل مكان في مجال معالجة اللغات الطبيعية.لتفسير النماذج القائمة على المحولات، تم تحليل أنماط اهتمامها على نطاق واسع.ومع ذلك، فإن بنية المحولات لا تتكون فقط من الاهتمام متعدد الأطراف؛يمكن أن تسهم مكونات أخرى أيضا في الأداء التدريج ي المحولات.في هذه الدراسة، مددنا نطاق تحليل المحولات من أنماط الانتباه فقط إلى كتلة الاهتمام بأكمله، أي اهتمام متعدد الأطراف، والاتصال المتبقي، وتطبيع الطبقة.يوضح تحليل النماذج اللغوية المقصودة للمحولات أن التفاعل الرمزي إلى الرمز المميز الذي يؤديه عن طريق الاهتمام له تأثير أقل على التمثيل الوسيط مما كان مفترض سابقا.توفر هذه النتائج تفسيرات جديدة بديهية للتقارير القائمة؛على سبيل المثال، تم تجاهل أنماط الانتباه المستفادة لا تؤثر سلبا على الأداء.رموز تجاربنا متاحة للجمهور.
تركز العمل الحالي على التحقيق في نماذج اللغة المحددة مسبقا (LMS) في الغالب على المهام الأساسية على مستوى الجملة.في هذه الورقة، نقدم إجراء خطاب على مستوى المستندات لتقييم قدرة LMS المسبقة على التقاط العلاقات على مستوى المستندات.نقوم بتجربة 7 LMS محددة مسبقا، 4 لغات، و 7 مهام قيد الخطاب، والعثور على بارت ليكون بشكل عام أفضل نموذج في التقاط الخطاب - - ولكن فقط في تشفيرها، مع بيرت أداء بشكل مفاجئ نموذج الأساس.عبر النماذج المختلفة، هناك اختلافات كبيرة في أفضل طبقات في التقاط معلومات خطاب، والتفاوتات الكبيرة بين النماذج.
للحصول على تضمين الجملة ذات الجودة العالية من نماذج اللغة المحددة مسبقا (PLMS)، يجب أن تكون تؤدي إما بزيادة أهداف محالمنة إضافية أو Finetuned على مجموعة كبيرة من أزواج النص المسمى.في حين أن النهج الأخير يتفوق عادة على السابق، إلا أنه يتطلب جهد إنساني كبير لتوليد مجموعات بيانات مناسبة من الحجم الكافي.في هذه الورقة، نظير على هذه الورقة، نظرا لأن PLMS يمكن أن يتم الاستفادة منها للحصول على مدينات جملة عالية الجودة دون الحاجة إلى البيانات المسمى أو التصميم أو التعديلات على الهدف المحدد: نحن نستخدم القدرات الاستهادة للمقطوعات الكبيرة والأداء عالية الأداء لتوليد مجموعات بيانات كاملةأزواج النص المسمى من نقطة الصفر، والتي نستخدمها بعد ذلك للحصول على نماذج أصغر بكثير وأكثر كفاءة.يتفوق نهجنا غير المعدل بالكامل بشكل كامل
استفاد من إعادة صياغة الصياغة على نطاق واسع من التقدم الأخير في تصميم الأهداف التدريبية والبنية النموذجية. ومع ذلك، تركز الاستكشافات السابقة إلى حد كبير على الأساليب الخاضعة للإشراف، والتي تتطلب كمية كبيرة من البيانات المسمى ذات مكلفة لجمعها. لمعالجة هذا العيب، نعتمد نهجا للتعلم ونقله واقتراح خط أنابيب التدريب الذي يتيح نماذج اللغة المدربة مسبقا لتوليد أول اتصالات عالية الجودة في إعداد غير محدد. تتكون وصفة لدينا من تكيف المهام والإشراف الذاتي وخوارزمية فك التشفير الجديدة المسماة حظر ديناميكي (DB). لفرض نموذج سطح متغاضي عن الإدخال، كلما أن نموذج اللغة ينبعث رمز رمزي موجود في تسلسل المصدر، يمنع DB النموذج من إخراج الرمز المميز اللاحق للمصدر خطوة الجيل التالي. نظرا للتقييمات التلقائية والإنسانية أن نهجنا يحقق أداء حديثة من كل من زوج السؤال Quora (QQP) ومجموعات بيانات Paranmt قوية لتحويل المجال بين مجموعة بيانات التوزيعات المميزة. نحن نوضح أيضا تحويلاتنا النموذجية إلى إعادة صياغة لغات أخرى دون أي رسوم إضافية.
الاتساق الملخص للنموذج --- أي ثابت سلوكه بموجب استطلاعات المعنى المحفوظة في مدخلاته --- هو ممتلكات مرغوبة للغاية في معالجة اللغة الطبيعية.في هذه الورقة ندرس السؤال: نماذج اللغة المحددة مسبقا (PLMS) بما يتفق فيما يتعلق بالمعرفة الواقعية؟تحقيقا لهذه ال غاية، نقوم بإنشاء Pararel?، وهو مورد عالي الجودة لاستعلام النمط الإنجليزي على الطراز على الطراز.أنه يحتوي على ما مجموعه 328 صالة لمدة 38 علامة.باستخدام pararel?، نوضح أن اتساق جميع اللقطات المقبلات التي نقوم بتجربةها سيئة --- على الرغم من وجود تباين كبير بين العلاقات.يقترح تحليلنا للمساحات التمثيلية لمحلات PLMS أن لديهم بنية سيئة ولا تكون مناسبة حاليا لتمثيل المعرفة بقوة.أخيرا، نقترح طريقة لتحسين الاتساق النموذجي وتظهر تجريبيا فعاليته

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا