An Efficient Self-Supervised Cross-View Training For Sentence Embedding

📄 arXiv: 2311.03228v1 📥 PDF

作者: Peerat Limkonchotiwat, Wuttikorn Ponwitayarat, Lalita Lowphansirikul, Can Udomcharoenchaikit, Ekapol Chuangsuwanich, Sarana Nutanong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-06

备注: Accepted to TACL. The code and pre-trained models are available at https://github.com/mrpeerat/SCT

💡 一句话要点

提出自监督交叉视图训练以缩小小型PLM与大型PLM的性能差距

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 句子嵌入 对比学习 预训练模型 自然语言处理 文本相似性 小型模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在小型预训练语言模型（PLM）上性能显著下降，无法有效利用其潜力。
  2. 提出的自监督交叉视图训练（SCT）框架通过对比学习方法优化小型PLM的句子嵌入表现。
  3. 实验结果显示，SCT在参数少于1亿的PLM上在18个21个基准测试中超越了其他竞争者。

📝 摘要（中文）

自监督句子表示学习旨在构建不依赖人工标注的句子嵌入空间。尽管微调预训练语言模型（PLM）与对比学习结合的方法在大型PLM上表现出色，但随着参数数量减少，其性能迅速下降。本文提出了一种名为自监督交叉视图训练（SCT）的框架，以缩小大型和小型PLM之间的性能差距。通过在七个语义文本相似性基准上与五个基线和最先进的竞争者进行比较，实验结果表明，SCT在参数少于1亿的PLM中，在21个案例中有18个超越了竞争对手。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决小型预训练语言模型（PLM）在自监督句子表示学习中的性能不足，现有方法在参数减少时表现急剧下降，限制了其应用潜力。

核心思路：提出自监督交叉视图训练（SCT）框架，通过对比学习优化小型PLM的句子嵌入表现，旨在缩小小型与大型PLM之间的性能差距。

技术框架：SCT框架包括数据预处理、对比学习模块和模型训练三个主要阶段。首先，通过生成不同视图的句子对来增强数据，然后利用对比学习优化句子嵌入。

关键创新：SCT的核心创新在于通过交叉视图学习策略提升小型PLM的表现，这一方法与传统的单视图对比学习方法本质上不同，能够有效利用小型模型的潜力。

关键设计：在设计中，SCT采用了特定的损失函数以增强对比学习效果，并在网络结构上进行了优化，以适应不同参数规模的PLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCT在参数少于1亿的PLM上，在21个基准测试中有18个超越了其他竞争者，显示出显著的性能提升。这一结果证明了SCT在小型PLM优化中的有效性，具有重要的研究和应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本相似性检测、信息检索和对话系统等。通过提升小型PLM的句子嵌入能力，SCT能够在资源受限的环境中实现高效的文本处理，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Self-supervised sentence representation learning is the task of constructing an embedding space for sentences without relying on human annotation efforts. One straightforward approach is to finetune a pretrained language model (PLM) with a representation learning method such as contrastive learning. While this approach achieves impressive performance on larger PLMs, the performance rapidly degrades as the number of parameters decreases. In this paper, we propose a framework called Self-supervised Cross-View Training (SCT) to narrow the performance gap between large and small PLMs. To evaluate the effectiveness of SCT, we compare it to 5 baseline and state-of-the-art competitors on seven Semantic Textual Similarity (STS) benchmarks using 5 PLMs with the number of parameters ranging from 4M to 340M. The experimental results show that STC outperforms the competitors for PLMs with less than 100M parameters in 18 of 21 cases.