Last Updated on 2023-12-22 04:46 by admin
from Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding.
自然言語理解（NLU）は、自然言語推論、質問応答、読解などのタスクを含み、AlexaやSiriのような実世界の応用に不可欠ですが、セマンティック理解や推論が困難です。大規模言語モデルは人間に近い性能を示すものの、ショートカット学習によりデータ分布の変化や攻撃に脆弱であり、これはデータセットのバイアスや学習方法の問題に起因します。ショートカット学習を検出し軽減する方法には、パフォーマンステストやアドバーサリアル攻撃、データセットの改善があります。将来の研究では、ドメイン知識の導入、プレトレーニングとファインチューニング手法の改善、ショートカット学習の理論的理解の深化が重要です。プロンプトベースのパラダイムは新しいアプローチであり、そのロバスト性と一般化性能の評価が必要です。最終的に、データ駆動型トレーニングの限界を認識し、モデル改善にはドメイン知識の組み込みが重要であることが結論づけられます。
