Exploration de l'apprentissage par transfert avec T5: le Transformer de transfert texte-à-texte
Introduction
L'apprentissage par transfert a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) ces dernières années. En pré-entraînant un modèle sur des données textuelles non étiquetées, puis en l'affinant sur des ensembles de données étiquetées, nous avons observé des performances remarquables. Dans cet article, nous explorons le modèle T5, qui reformule toutes les tâches NLP en un format texte-à-texte.
Qu'est-ce que T5 ?
Le modèle T5, ou Text-To-Text Transfer Transformer, a été conçu pour traiter toutes les tâches NLP comme des problèmes de génération de texte. Contrairement aux modèles comme BERT, qui ne peuvent produire qu'une étiquette de classe ou un segment de texte, T5 génère toujours du texte en entrée et en sortie. Cela permet d'utiliser le même modèle et les mêmes hyperparamètres pour diverses tâches telles que la traduction, le résumé de documents et la réponse à des questions.
Les caractéristiques clés de T5
1. Cadre texte-à-texte
T5 utilise un cadre unifié où chaque tâche est formulée comme une tâche de génération de texte. Par exemple, pour la traduction, le modèle reçoit un texte dans une langue et doit produire le texte dans une autre langue. Cela simplifie l'architecture du modèle et permet une plus grande flexibilité.
2. Ensemble de données de pré-entraînement C4
Pour préformer T5, nous avons créé le Colossal Clean Crawled Corpus (C4), un ensemble de données massif et diversifié. C4 est deux ordres de grandeur plus grand que Wikipédia et a été nettoyé pour éliminer le contenu indésirable. Cela a permis d'améliorer les performances du modèle sur des tâches en aval.
3. Étude systématique de la méthodologie d'apprentissage par transfert
Nous avons mené une étude approfondie sur les différentes méthodes d'apprentissage par transfert, en examinant les architectures de modèles, les objectifs de pré-entraînement et les stratégies d'entraînement. Nos résultats montrent que les modèles encodeur-décodeur surpassent généralement les modèles de langage uniquement décodeurs.
Résultats et performances
Le modèle T5, avec 11 milliards de paramètres, a atteint des résultats de pointe sur plusieurs benchmarks NLP, y compris GLUE et SuperGLUE. Une réalisation particulièrement impressionnante a été d'atteindre un score proche de celui des humains sur le benchmark SuperGLUE, qui est conçu pour être difficile pour les modèles d'apprentissage automatique.
Applications de T5
1. Réponse à des questions en mode fermé
T5 peut être utilisé pour des problèmes de compréhension de lecture, où le modèle doit répondre à des questions basées sur un contexte donné. Par exemple, en lui fournissant un extrait d'un article et une question, T5 peut trouver la réponse dans le texte.
2. Génération de texte avec des blancs
T5 excelle également dans la génération de texte en remplissant des blancs. Par exemple, si on lui demande de compléter une phrase avec un certain nombre de mots, T5 peut produire des résultats très réalistes.
Conclusion
Nous sommes impatients de voir comment les chercheurs et les développeurs utiliseront T5 pour leurs projets. Pour commencer, consultez notre Colab Notebook et partagez vos expériences avec nous sur Twitter !
Remerciements
Ce travail a été réalisé grâce à la collaboration de nombreux chercheurs, dont Colin Raffel et Noam Shazeer.
