LinkBERT：ドキュメントリンクによる言語モデルのトレーニング改善
分析
このスタンフォードAIの記事では、ドキュメントリンクを活用して言語モデルの事前トレーニングを改善するLinkBERTという手法を紹介しています。中心となるアイデアは、事前トレーニング段階でドキュメント間の関係に関する情報を取り込むことです。これにより、モデルは異なる情報のつながりについてより効果的に学習でき、推論や知識検索を必要とするダウンストリームタスクでより優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。この記事では、現代のNLPにおける事前トレーニングの重要性と、主に個々のドキュメントからの学習に焦点を当てた既存の手法の限界を強調しています。ドキュメントの関係を明示的にモデル化することで、LinkBERTはこれらの制限に対処し、言語モデルの機能を強化することを目指しています。
重要ポイント
参照
“BERT 1やGPTシリーズ2のような言語モデル（LM）は、多くの自然言語処理（NLP）タスクで目覚ましいパフォーマンスを達成しています。”