BandiK: マルチバンディットを用いた効率的なマルチタスク学習

この論文は、特に基盤モデルの文脈において重要な知識転送の側面である、マルチタスク学習における効率的な補助タスク選択という課題に取り組んでいます。中心的な貢献は、マルチバンディットフレームワークを使用して、有益な補助タスクセットを特定する際の計算と組み合わせの課題を克服する新しい方法であるBandiKです。この論文の重要性は、マルチタスク学習の効率性と有効性を向上させ、より良い知識転送と、潜在的にダウンストリームタスクのパフォーマンス向上につながる可能性にある。

• •BandiKという、新しい3段階のマルチタスク補助タスクサブセット選択方法を提案。
• •候補の補助タスクセットを効率的に評価するために、マルチバンディットフレームワークを利用。
• •マルチタスク学習における計算と組み合わせの課題に対処。
• •知識転送とダウンストリームタスクのパフォーマンス向上を目指す。