視覚言語モデルのプロンプト学習における汎化性の向上

Основные понятия

プロンプト学習の汎化性を向上させるため、プロンプトとメタ正則化の共同学習を提案する。

Аннотация

本論文は、視覚言語モデルのプロンプト学習における汎化性の向上を目的としている。

まず、プロンプト学習の背景として、事前学習された視覚言語モデルを効率的に特定のタスクに適応させる手法であることを説明する。しかし、プロンプト学習では、タスク固有の知識を重視するあまり、一般的な知識が忘れられてしまい、新しいタスクへの汎化性が低下する問題がある。

そこで本手法では、プロンプトとメタ正則化を共同で学習することで、タスク固有の知識とタスク非依存の一般的知識のバランスを取り、プロンプト学習の汎化性を向上させる。具体的には、メタ学習アルゴリズムを用いて、正則化関数とプロンプトを同時に最適化する。さらに、メタ過学習を防ぐため、バリデーションデータを拡張して仮想タスクを生成する手法も提案する。

理論的な分析では、本手法がプロンプト学習の勾配の整列を改善することで汎化性を高めることを示す。

実験では、ベースラインとなるプロンプト学習手法と比較して、ベースクラスおよび新規クラスの両方で精度が向上することを確認した。さらに、ドメイン一般化の設定でも優れた性能を示した。

以上より、本手法は視覚言語モデルのプロンプト学習における汎化性を効果的に向上させることができると結論付けられる。

Статистика

事前学習された視覚言語モデルは、数百万件の画像-テキストペアを用いて学習されている。
提案手法のProMetaRは、ベースクラスおよび新規クラスの両方で既存のプロンプト学習手法を上回る性能を示した。
ProMetaRはドメイン一般化の設定でも優れた性能を発揮した。

Цитаты

"プロンプト学習の汎化性を向上させるため、プロンプトとメタ正則化の共同学習を提案する。"
"メタ学習アルゴリズムを用いて、正則化関数とプロンプトを同時に最適化する。"
"本手法がプロンプト学習の勾配の整列を改善することで汎化性を高めることを示す。"

Ключевые выводы из

Prompt Learning via Meta-Regularization

by Jinyoung Par... в arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00851.pdf

Дополнительные вопросы

プロンプト学習の汎化性向上のためには、どのようなタスク拡張手法が有効か検討する必要がある。

プロンプト学習の汎化性を向上させるためには、タスク拡張手法として以下のアプローチが有効であると考えられます。

タスクの多様性を確保する: タスクを拡張する際に、異なる側面や難易度のタスクを組み込むことで、モデルがより幅広い知識を獲得し、汎化性を向上させることができます。
仮想タスクの生成: 仮想タスクを生成して、モデルが未知の状況に対応できるようにトレーニングすることが重要です。これにより、モデルはより柔軟に新しいタスクに適応できるようになります。
メタ学習を活用: メタ学習を使用して、モデルが新しいタスクに適応する能力を向上させることができます。メタ学習によって、モデルは少ないデータで効率的に新しいタスクに適応できるようになります。

これらの手法を組み合わせることで、プロンプト学習の汎化性を向上させることが可能です。