Meta AI Researchers представляют GenBench революционную платформу для продвижения обобщения в обработке естественного языка
Meta AI Researchers представляют GenBench – революционную платформу для продвижения обобщения в обработке естественного языка
Способность модели обобщать или эффективно применять свои изученные знания в новых контекстах является неотъемлемым условием для постоянного успеха обработки естественного языка (NLP). Хотя это обычно признается важным компонентом, все еще неясно, что именно считается хорошим обобщением в NLP и как его оценивать. Обобщение позволяет моделям отвечать и интерпретировать по-разному в зависимости от ситуации. В случае анализа настроения, чат-ботов и сервисов перевода модели NLP должны способны хорошо обобщаться, чтобы хорошо функционировать в различных условиях.
Хорошее обобщение важно для моделей NLP, чтобы применять то, что они изучили, в уникальных реальных сценариях, а не просто быть умелыми в механическом запоминании тренировочных данных. Для решения этой проблемы группа исследователей из Meta предложила всестороннюю таксономию для описания и понимания исследований обобщения в NLP. Они представили новую концепцию, названную инициативой GenBench, которая стремится справиться с этими проблемами и систематизировать исследования обобщения в NLP. Это структурированная концепция классификации и организации множества аспектов обобщения в NLP.
Таксономия состоит из пяти осей, каждая из которых функционирует как измерение для категоризации и отличия различных исследовательских и экспериментальных работ по обобщению в NLP, которые описываются следующим образом.
- Список достижений искусственного интеллекта ИИ, полученных некоммерческими исследователями
- Исследователи университета Цинхуа предлагают модели скрытого согласования (LCMs) следующее поколение моделей ИИ-генераторов после моделей латентного распространения (LDMs).
- Исследователи из Yale и Google DeepMind разблокировали успех в решении математических задач с помощью передовых техник точной настройки на больших языковых моделях.
- Основное мотивирование: Исследования категоризируются вдоль данной оси в соответствии с их основными целями или движущими силами. Различные цели, такие как устойчивость, производительность или поведение, подобное человеческому, могут быть мотивацией для различных исследований.
- Тип обобщения: Типы исследований классифицируются в соответствии с конкретным видом обобщения, которое каждое исследование стремится решить. Это может включать проблемы с изменением темы, переходами жанров или адаптируемостью доменов.
- Тип сдвига данных: Исследования категоризируются вдоль данной оси в соответствии с типом сдвига данных, на котором они сосредоточены. Сдвиги данных могут происходить в различных формах, включая изменения темы, жанров или домена.
- Источник сдвига данных: Важно определить, откуда происходят сдвиги данных. Это может быть результатом изменений в методиках обработки данных, маркировки или сбора.
- Локализация сдвига данных в процессе моделирования NLP: Это измерение определяет место сдвига данных в процессе моделирования NLP. Он может происходить в архитектуре модели, во время предварительной обработки или на уровне ввода.
GenBench включает таксономию обобщения, метаанализ 543 научных статей, связанных с обобщением в NLP, онлайн-инструменты для исследователей и оценочные карты GenBench. Он был представлен с целью сделать тестирование обобщений новым стандартом в исследованиях NLP, обеспечивая более качественную оценку и развитие моделей. Выводы, сделанные на основе таксономической классификации, полезны для научных целей и предлагают информативные предложения для дальнейших исследований. Таксономия может помочь исследователям заполнить пробелы в знаниях и продвинуть понимание обобщения в обработке естественного языка, указав на области недостатка знаний.
В заключение, таксономия представляет собой значительное продвижение в области NLP. Поскольку NLP по-прежнему важно для многих приложений, необходимо глубже понимать обобщение, чтобы улучшить устойчивость и гибкость моделей в практических ситуациях. Наличие таксономии упрощает получение хороших обобщений, что дальше содействует развитию обработки естественного языка.
