分析
この記事では、Apple MLが開発した新しい言語モデル事前学習手法である合成ブートストラップ事前学習（SBP）を紹介しています。 SBPは、標準的な事前学習アプローチでは見過ごされがちな、文書間の相関関係をモデル化することにより、言語モデルのパフォーマンスを向上させることを目指しています。その核心は、まず文書間の関係のモデルを学習し、次にそれを使用して、共同学習のためのより大きな合成コーパスを生成することです。このアプローチは、データ内のより豊かで複雑な関係を捉えるように設計されており、潜在的に、より効果的な言語モデルにつながる可能性があります。この記事は、SBPが文書間の関係を活用することにより、モデルのパフォーマンスを向上させる可能性を強調しています。
重要ポイント
参照
“標準的な事前学習は、単一のドキュメント内のトークン間の因果関係を学習するようにLMを教えますが、より優れたパフォーマンスにつながる可能性のある、豊富で学習可能な文書間の相関関係を効率的にモデル化するように設計されていません。”