OmniPred: Language Models as Universal Regressors

Core Concepts

言語モデルを使用した普遍的な回帰器の提案とその効果的な性能に焦点を当てる。

Abstract

OmniPredは、Google Vizierから収集されたデータを使用して、言語モデルを訓練する枠組みであり、数値回帰において非常に正確な予測が可能であることを示しています。この研究では、言語モデルが複数のタスクでトレーニングされることで従来の回帰モデルを大幅に上回ることが示されています。また、未知のタスクでもOMNIPREDは高い精度を維持し、事前トレーニングから得られた知識が特定のドメインへの転移学習に大きな影響を与えることが示唆されています。

Stats

X: {lr=1e-3, opt=”SGD”}
Name: convnet on cifar10, Metric: accuracy, Y = 0.9
X: {tiles=5, windows=10}, Name: tpu design, Metric: latency, Y = 0.00015
Google Vizier Database Users Automated Systems Offline

Quotes

"Can language models be used for regression?" - Gruver et al., 2023
"The textual processing abilities of LLMs are particularly attractive." - Singhal et al., 2022
"Our core contributions in summary, are as follows..." - Authors

Key Insights Distilled From

OmniPred

by Xingyou Song... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14547.pdf

Deeper Inquiries

どのようにして言語モデルは回帰分析に使用される可能性があるか？

この研究では、言語モデルを回帰分析に活用するための枠組みであるOMNIPREDが提案されています。OMNIPREDは、テキスト表現を通じて数値的な回帰を行い、さまざまな実験やタスクから得られた評価データ（x, y）を扱うことができます。大規模な言語モデル（LLMs）は、入力特徴量と出力ラベル間の複雑な関係を表現する際に効果的であり、これらの能力を活かして数値予測や回帰も可能です。
具体的には、xとyを絶対的な形式で表現し、テキストトークン化したパラメータ名や値から学習します。このアプローチにより、異なる入力空間や目標尺度でも高精度な予測が可能となります。また、他の類似したタスクから知識を移転し多くの異種オフライン評価データから学習することで汎用性が向上します。