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Daily Arxiv

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Identifying Task Groupings for Multi-Task Learning Using Pointwise V-Usable Information

Created by
  • Haebom

作者

Yingya Li, Timothy Miller, Steven Bethard, Guergana Savova

概要

本論文は,マルチタスク学習におけるワークグループ化の重要性を強調し,タスク間の関連性を測定して最適なワークグループを識別する新しい指標を提案する。具体的には、Pointwise V-usable information（PVI）に基づいてタスクの難易度を測定し、PVI推定値が統計的に類似したタスクをグループ化する方法を示します。一般、生物医学、臨床領域の15個のNLPデータセットを用いた実験により、Llama 2およびGPT-4を含む従来の方法と比較して提案された方法の効果を検証します。実験の結果、PVIベースでグループ化されたタスクは、より少ないパラメータでも競争力のあるパフォーマンスを示し、ドメイン全体で一貫したパフォーマンスを示しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
◦
PVIベースのワークグループ化は、マルチタスク学習のパフォーマンス向上に効果的であることを実験的に証明。
◦
少ないパラメータでも、従来の方法や大規模な言語モデルと競争力のあるパフォーマンスを達成。
◦
さまざまなドメイン（一般、生物医学、臨床）で一貫したパフォーマンスを示します。
◦
作業関連性を測定するための新しい指標を提示します。
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Limitations：
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PVI計算の計算コストと効率に関する追加研究の必要性
◦
提案された指標の一般化性能の追加検証が必要です。
◦
特定のドメインまたはジョブタイプに偏る可能性があります。
◦
さまざまなタスクタイプとデータセットの追加実験が必要です。
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