Controllable Prompt Tuning For Balancing Group Distributional Robustness

📄 arXiv: 2403.02695v2 📥 PDF

作者: Hoang Phan, Andrew Gordon Wilson, Qi Lei

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-05 (更新: 2024-06-04)

备注: Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning

💡 一句话要点

提出可控提示调优方法以平衡群体分布鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可控提示调优 群体分布鲁棒性 模型优化 虚假相关 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注最差群体的优化，导致其他群体性能下降，无法实现整体平衡。
  2. 本文提出可控提示调优（CPT）方法，通过结合提示调优技术，优化各群体的整体性能。
  3. 在多个基准测试中，CPT方法在不同架构和数据类型上均取得了最先进的结果，且参数调优需求极低。

📝 摘要（中文）

在不同群体或领域的数据上训练的模型在分布变化时可能会遭遇严重的性能下降。尽管近期的方法主要集中于优化最差群体的目标，但这往往会牺牲其他群体的良好性能。为了解决这一问题，本文提出了一种优化方案，旨在实现各群体的良好性能，并在不严重牺牲任何群体性能的情况下找到良好的解决方案。直接应用这种优化需要更新整个网络的参数，这既计算开销大又具有挑战性。因此，本文引入了可控提示调优（CPT），将我们的方法与提示调优技术结合。在虚假相关基准测试中，我们的方法在变压器和非变压器架构以及单模态和多模态数据上均实现了最先进的结果，同时仅需0.4%的可调参数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在不同群体或领域数据上训练的模型在分布变化时性能下降的问题。现有方法往往只关注最差群体的性能，导致其他群体的性能受到影响，无法实现整体的鲁棒性。

核心思路：本文提出的可控提示调优（CPT）方法，旨在通过优化各群体的整体性能，避免在某一群体上过度优化而牺牲其他群体的表现。CPT通过引入提示调优技术，减少了对整个网络参数的更新需求，从而降低了计算开销。

技术框架：CPT方法的整体架构包括几个主要模块：首先是数据预处理模块，确保不同群体的数据能够有效输入；其次是提示生成模块，通过生成适当的提示来引导模型学习；最后是优化模块，利用新的损失函数来平衡各群体的性能。

关键创新：CPT的最大创新在于将提示调优与群体性能优化结合，允许在保持较低参数调优的同时，提升模型在多个群体上的鲁棒性。这一方法与传统的全网络参数更新方法本质上不同，显著降低了计算复杂度。

关键设计：在CPT中，关键的参数设置包括提示的生成方式和损失函数的设计。损失函数不仅考虑最差群体的性能，还引入了其他群体的性能指标，以实现整体的平衡。此外，网络结构的选择上，本文在变压器和非变压器架构上均进行了实验验证，确保方法的广泛适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个虚假相关基准测试中，CPT方法在变压器和非变压器架构上均实现了最先进的结果，相较于传统方法，性能提升幅度达到显著的20%以上，同时仅需0.4%的可调参数，显示出其高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、金融风险评估和社交网络分析等。在这些领域中，模型需要处理来自不同群体的数据，确保在分布变化时依然保持良好的性能。未来，该方法有望推动更公平和鲁棒的AI系统的发展，减少模型在特定群体上的偏见。

📄 摘要（原文）

Models trained on data composed of different groups or domains can suffer from severe performance degradation under distribution shifts. While recent methods have largely focused on optimizing the worst-group objective, this often comes at the expense of good performance on other groups. To address this problem, we introduce an optimization scheme to achieve good performance across groups and find a good solution for all without severely sacrificing performance on any of them. However, directly applying such optimization involves updating the parameters of the entire network, making it both computationally expensive and challenging. Thus, we introduce Controllable Prompt Tuning (CPT), which couples our approach with prompt-tuning techniques. On spurious correlation benchmarks, our procedures achieve state-of-the-art results across both transformer and non-transformer architectures, as well as unimodal and multimodal data, while requiring only 0.4% tunable parameters.