Towards Better Understanding of Contrastive Sentence Representation Learning: A Unified Paradigm for Gradient

要約

文表現学習 (SRL) は、自然言語処理 (NLP) において重要なタスクです。現在、対照的な自己教師あり学習 (SSL) が主流のアプローチです。
しかし、その顕著な効果の背後にある理由はまだ不明です。
具体的には、他の研究分野では、コントラスト SSL は、理論と実際のパフォーマンスの両方において、非コントラスト SSL (アラインメントと均一性、Barlow Twins、VICReg) と類似点を共有しています。
ただし、SRL では、コントラスト SSL が非コントラスト SSL よりも大幅に優れています。
したがって、2 つの疑問が生じます。まず、さまざまな対照的な損失が SRL で優れたパフォーマンスを達成できる共通点は何でしょうか?
次に、対照的 SSL に似ていますが、SRL では効果のない非対照的 SSL をどのように効果的にできるでしょうか。
これらの質問に対処するために、勾配の観点から開始し、4 つの有効なコントラスト損失を統合パラダイムに統合できることを発見しました。このパラダイムは、勾配散逸、重み​​、比率の 3 つの要素に依存します。
次に、これらのコンポーネントが最適化において果たす役割を詳細に分析し、モデルのパフォーマンスに対するコンポーネントの重要性を実験的に実証します。
最後に、これらのコンポーネントを調整することで、非対照的な SSL が SRL で優れたパフォーマンスを達成できるようにします。

要約(オリジナル)

Sentence Representation Learning (SRL) is a crucial task in Natural Language Processing (NLP), where contrastive Self-Supervised Learning (SSL) is currently a mainstream approach. However, the reasons behind its remarkable effectiveness remain unclear. Specifically, in other research fields, contrastive SSL shares similarities in both theory and practical performance with non-contrastive SSL (e.g., alignment & uniformity, Barlow Twins, and VICReg). However, in SRL, contrastive SSL outperforms non-contrastive SSL significantly. Therefore, two questions arise: First, what commonalities enable various contrastive losses to achieve superior performance in SRL? Second, how can we make non-contrastive SSL, which is similar to contrastive SSL but ineffective in SRL, effective? To address these questions, we start from the perspective of gradients and discover that four effective contrastive losses can be integrated into a unified paradigm, which depends on three components: the Gradient Dissipation, the Weight, and the Ratio. Then, we conduct an in-depth analysis of the roles these components play in optimization and experimentally demonstrate their significance for model performance. Finally, by adjusting these components, we enable non-contrastive SSL to achieve outstanding performance in SRL.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google