核心概念
微調整が大規模言語モデルの汎化能力に与える影響を詳細に検証しました。
要約
この論文では、大規模言語モデル(LLMs)の微調整が、生成タスクと分類タスクで異なる影響を持つことが示されています。また、微調整とインコンテキスト学習(FTICL)を組み合わせた場合、生成タスクにおいては汎化能力が向上することも示されています。さらに、異なるタスク間での汎化能力も検証され、FTICLが一部の場合に有効であることが示唆されています。
Introduction:
大規模言語モデル(LLMs)は多くのタスクで優れた性能を発揮しています。
微調整は特定のタスクに適応するための主要な手法です。
Methods:
5つの異なる言語タスクを対象に実験を行いました。
生成タスクではFTICLが有用であることが示されました。
Results:
分類タスクではFTICLは効果的ではなかったが、生成タスクでは有益でした。
異なるタスク間でもFTICLは一部有効であることが示されました。
Conclusion:
FTICLは生成タスクにおいて大規模言語モデルの汎化能力を向上させます。