[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Resolving Token-Space Gradient Conflicts: Token Space Manipulation for Transformer-Based Multi-Task Learning

Created by
  • Haebom

作者

Wooseong Jeong、Kuk-Jin Yoon

概要

この論文は、マルチタスク学習（MTL）の複数のタスク間の目標の違いによって引き起こされる負の遷移問題を解決するために、トランスベースのMTLアーキテクチャに適用可能な動的トークン変調および拡張（DTME-MTL）フレームワークを提案します。既存の固定ネットワーク容量と構造の限界を克服するために、DTME-MTLはトークン空間内の勾配衝突を識別し、衝突の種類に応じて適応的な解決策を適用することによって適応性を高め、過適合を減らします。ネットワークパラメータを複製する従来の方法とは異なり、トークン空間でのみ動作し、パラメータを増やすことなく効率的な適応を可能にします。実験の結果、DTME-MTLは、最小限の計算オーバーヘッドでマルチタスクパフォーマンスを向上させるスケーラブルで効果的なソリューションであることを示しています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
トランスベースのMTLモデルのパフォーマンスを向上させるための効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。
◦
トークン空間での動的適応によるパラメータの増加なしに否定的な遷移緩和
◦
さまざまなトランスフォーマベースのMTLアーキテクチャに適用可能な一般的なフレームワークの提示。
◦
最小限の計算オーバーヘッドでパフォーマンス向上を達成。
•
Limitations：
◦
提案された方法の効果が特定の種類のマルチタスク学習問題に限定される可能性。
◦
他の動的ネットワークアーキテクチャとの比較分析がさらに必要になる場合があります。
◦
実験結果の一般化の可能性に関する追加の検証が必要
◦
トークン空間における勾配衝突の同定と解決戦略の複雑性と計算コストの追加分析の必要性
👍
Made with Slashpage