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Towards Universal Neural Inference

Created by
  • Haebom

作者

Shreyas Bhat Brahmavar, Yang Li, Junier Oliva

概要

ASPIREは、異機種構造化データの意味論的推論と予測のための汎用神経推論モデルです。さまざまなスキーマ、一貫性のない意味、固定された特徴順序を持たない多様で分離された形で現れる実際のデータの問題を解決するために、順列不変集合ベースのトランスと自然言語の説明、データセットメタデータ、コンテキスト内の例を統合して、データセット間の特徴依存性を学習する意味ベースのモジュールを組み合わせました。任意の特徴と値のペアのセットとサポートの例を受け入れ、分離されたテーブル間の意味を並べ替え、指定されたターゲットの予測を実行します。訓練の後、追加の調整なしに新しい推論作業に一般化されます。さまざまなベンチマークで強力な結果を提供するだけでなく、オープンワールド環境でコストを考慮したアクティブな機能の取得を自然にサポートし、ランダムな見えないデータセットのテスト時間予算制約の下で有益な機能を選択します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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異機種構造化データの汎用神経推論モデルを提示
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順列不変性とセマンティックベースのモジュールを介してデータセット間のセマンティクスアラインメントと特徴依存性を学習可能
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追加調整なしで新しい推論作業に一般化可能。
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オープンワールド環境におけるコストを考慮した能動的特徴獲得支援
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さまざまなベンチマークで強力なパフォーマンス。
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Limitations：
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実際の世界データの多様性と複雑さを完全に処理するための追加の検証が必要です。
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特定の種類のデータまたは推論作業のパフォーマンスが低下する可能性があります。
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トレーニングデータのサイズと品質に依存する存在。
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解釈可能性と説明可能性に関するさらなる研究の必要性
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