Language Models are Unsupervised Multitask Learners

Title: Language Models are Unsupervised Multitask Learners

Authors: Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei, Ilya Sutskever

Published: Feb 14 2019

Link: https://openai.com/index/better-language-models/

Summary (Generated by Microsoft Copilot):

Introduction:

• 本論文は、WebTextと呼ばれる大規模データセットで学習することにより、言語モデルが明示的な教師なしで様々な自然言語処理タスクを学習する方法について論じている。

Challenges:

• 現在の機械学習システムは脆弱で、データ分布の変化に敏感であり、各タスクに対して大規模で手動でラベル付けされたデータセットを必要とすることが多い。

Methods:

• 著者らは、タスク固有の学習なしでゼロショット設定でタスクを実行するために、数百万のウェブページのデータセットであるWebTextで大規模言語モデルGPT-2を学習させた。

Novelties:

• 言語モデルが明示的な教師なしで質問応答、翻訳、要約などのタスクを実行できることを実証している。
• タスク間の汎化を改善するために、多様で大規模なデータセットを使用している。

Results:

• GPT-2は、ゼロショット設定で8つの言語モデリングデータセットのうち7つで最先端の結果を達成した。

Performances:

• このモデルは、読解、翻訳、要約などのタスクで大幅な改善を示した。

Limitations:

• モデルはまだWebTextデータセットに対してアンダーフィットしており、特定のタスクでのパフォーマンスには改善の余地がある。

Discussion:

• 調査結果は、広範なラベル付きデータセットを必要とせずに、自然に発生するデモンストレーションから学習できる、より一般的な言語処理システムを構築するための有望な道筋を示唆している。