Soyutun oluşturduğu ana argümanları belirtin
Özet: Hedef görevler için sürekli bilgi istemlerinin ince ayarı, son zamanlarda tam model ince ayarına kompakt bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Bu ümit verici sonuçlardan motive olarak, sürekli bilgi istemlerinin ayrık (metinsel) bir yorumunu çıkarmanın fizibilitesini araştırıyoruz. Pratikte, sürekli istemlerle çözülen görev ile en yakın komşu ayrık projeksiyonlar arasında bir "dikkatsiz" davranış gözlemliyoruz: Bir görevi keyfi bir şekilde yansıtırken çözen sürekli istemler bulabiliriz. metin (örneğin, farklı veya hatta çelişkili bir görevin tanımı), görev için aynı boyuttaki en iyi sürekli istemin çok küçük bir marjı (%2) içindeyken. yanı sıra çeşitli parametrelerin etkisini ölçen kapsamlı ampirik analizler.Örneğin, daha büyük model boyutları için daha fazla sapma gözlemliyoruz, yani doğrulukta daha küçük bir düşüşle rastgele herhangi bir metne daha yakından uyan bilgi istemleri bulabiliriz. Bu bulguların, sürekli istemleri güvenilir bir şekilde yorumlamanın zorluğu ve bunların modeller ve görevler arasında genelleştirilmesiyle ilgili önemli çıkarımları vardır ve yönlendirme dili modellerinde gelecekteki ilerleme için rehberlik sağlar.
Bu makalenin ana argümanı, doğal dil işleme görevleri için sürekli istemleri ayrıklaştırmanın, gözlemlenebilen "dikkatsiz" davranışla kanıtlandığı gibi, dezavantajları olduğudur. Bu tür davranışlar, özellikle daha büyük model boyutları kullanıldığında yaygındır. . Bunun da, sürekli istemleri doğru bir şekilde yorumlamak ve bunları modeller ve görevler arasında genelleştirmek için önemli sonuçları vardır ve kullanılan yaklaşımda potansiyel değişiklikler yapılmasını gerektirir.