- QAmeleon: Multilingual QA with Only 5 Examples [71.8]
数ショットの学習環境下で事前学習した言語モデルを利用する方法を示す。 我々のアプローチであるQAmeleonは、PLMを使用して、QAモデルをトレーニングした多言語データを自動的に生成する。 言語毎に5つの例しか持たないデータ合成のためにPLMをプロンプトチューニングすることで、翻訳ベースのベースラインよりも精度が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 15 Nov 2022 16:14:39 GMT) - 多言語QAモデル実現のための合成データ作成においてPLM＋promptを使う手法の提案
日: 2022年11月24日
UniSummとSummZoo
- UniSumm: Unified Few-shot Summarization with Multi-Task Pre-Training and Prefix-Tuning [54.6]
UniSummは、複数の要約タスクで事前訓練された、統合された数ショットの要約モデルである。 SummZooは、数ショットの要約システムを評価するための新しいベンチマークである。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 17 Nov 2022 18:54:47 GMT) - マイクロソフトによるfew shot要約モデルとベンチマークの提案
- PEGASUSなどと比べても非常に高い性能、few shot設定は実用上も重要なので注目したい
- プロジェクトサイトはmicrosoft/UniSumm: UNISUMM: Unified Few-shot Summarization with Multi-Task Pre-Training and Prefix-Tuning (github.com)