CoLLEGe: Concept Embedding Generation for Large Language Models

Core Concepts

CoLLEGe introduces a meta-learning framework for generating flexible embeddings for new concepts in large language models.

Abstract

Current language models struggle with quickly learning new concepts without extensive fine-tuning.
CoLLEGe aims to modernize few-shot concept learning by generating embeddings for new concepts using example sentences.
Tasks include new word acquisition, definition inference, and verbal reasoning, showcasing success without task-specific training.
Evaluation methods focus on complex concept knowledge and usage rather than simple similarity measures.
The CoLLEGe framework involves concept embedding generation, sampling few-shot learning episodes, negative examples, and knowledge distillation.
Experiments demonstrate the effectiveness of CoLLEGe in tasks like GRE verbal reasoning and definition generation.
CoLLEGe outperforms baselines in various tasks, showing promise for enhancing concept learning in language models.

Stats

現在の言語モデルは、新しい概念を素早く学習することが難しい。
CoLLEGeは、例文を使用して新しい概念のための埋め込みを生成するメタラーニングフレームワークを導入する。
タスクには、新しい単語の取得、定義推論、口頭推論などが含まれる。
評価方法は、シンプルな類似性測定ではなく、複雑な概念知識と使用法に焦点を当てている。
CoLLEGeフレームワークには、概念埋め込み生成、サンプリングされた少数ショット学習エピソード、負例、知識蒸留が含まれる。
実験では、GRE口述理解や定義生成などのタスクでCoLLEGeの効果が示されている。
CoLLEGeはさまざまなタスクでベースラインを上回り、言語モデルでの概念学習の向上に期待が持てることを示しています。

Quotes

Key Insights Distilled From

CoLLEGe

by Ryan Teehan,... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15362.pdf

Deeper Inquiries

他の記事や文書から類似したコンテンツを追跡するために使用できるトピックラベルは何ですか？

CoLLEGe（Concept Embedding Generation for Large Language Models）フレームワークでは、few-shot concept learningや新しい概念の獲得に焦点が当てられています。このフレームワークを用いることで、言語モデルが少数の例文や定義から柔軟な埋め込みを生成し、新しい概念に関連する情報を取り入れることが可能です。これにより、他の記事や文書から同様のコンセプトを見つけ出す際に使用できるトピックラベルは、「few-shot word learning」や「concept embedding generation」というキーフレーズが適しています。