MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
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■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aWu,  Qingyang.
■24510▼aTowards  Better  Language  Models:  Algorithms,  Architectures,  and  Applications
■260    ▼a[Sl]▼bColumbia  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a261  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Yu,  Zhou.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Columbia  University,  2024.
■520    ▼aThis  thesis  explores  the  advancement  of  language  models  by  focusing  on  three  important  perspectives:  Algorithms,  Architectures,  and  Applications.  We  aim  to  improve  the  performance,  efficiency,  and  practical  usage  of  these  language  models.  Specifically,  we  studied  reinforcement  learning  for  language  models,  recurrent  memory-augmented  transformers,  and  practical  applications  in  text  generation  and  dialogue  systems.Firstly,  we  address  the  limitations  of  traditional  training  algorithm  maximum  likelihood  estimation  (MLE).  We  propose  TextGAIL,  a  generative  adversarial  imitation  learning  framework,  which  combines  large  pre-trained  language  models  with  adversarial  training  to  improve  the  quality  and  diversity  of  generated  text.  We  further  explore  a  modern  reinforcement  learning  from  human  feedback  (RLHF)  pipeline  to  more  effectively  align  language  model  outputs  with  human  preferences.Next,  we  investigate  architecture  improvements  with  Recurrent  Memory-Augmented  Transformers.  In  this  direction,  we  first  introduce  Memformer,  an  autoregressive  model  that  utilizes  an  external  dynamic  memory  for  efficient  long-sequence  processing.  We  build  upon  Memformer  and  propose  MemBART,  a  stateful  memory-augmented  Transformer  encoder-decoder  model.  Recurrent  Memory-Augmented  Transformers  demonstrate  superior  performance  and  efficiency  in  handling  long  contexts  compared  to  traditional  Transformer  architectures.Finally,  we  make  several  contributions  on  effectively  applying  language  models  to  dialogue  systems  in  practice.  We  design  task-oriented  dialogue  systems  that  leverage  pre-trained  language  models  to  significantly  reduce  the  need  for  human  annotations.  We  also  introduce  DiactTOD,  a  novel  approach  to  improving  the  out  of  distribution  generalization  ability  of  of  dialogue  act-controlled  generation  in  task-oriented  systems.  In  this  thesis  we  also  make  progress  by  expanding  the  scope  of  traditional  task-oriented  dialogue  systems  by  proposing  a  novel  paradigm  that  utilizes  external  knowledge  tools  to  provide  more  accurate  knowledge.  Our  penultimate  application  tackles  the  data-scarcity  problem  common  in  many  real-world  dialogue  systems.  We  propose  an  automatic  data  augmentation  technique  to  improve  training  efficacy.  Lastly,  we  make  progress  on  end-user  experiences  by  presenting  FaceChat,  a  multimodal  dialogue  framework  enabling  emotionally-sensitive,  face-to-face  interactions,  demonstrating  the  potential  of  multimodal  language  models  in  various  applications.Our  work  highlights  the  significance  of  building  better  language  models,  demonstrating  how  these  improvements  can  positively  impact  a  wide  range  of  downstream  tasks  and  applications.  Our  work  makes  a  meaningful  contribution  to  language  model  research,  providing  valuable  insights  and  methodologies  for  developing  more  powerful  and  efficient  models.
■590    ▼aSchool  code:  0054.
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aLanguage
■650  4▼aComputer  engineering
■650  4▼aInformation  technology
■653    ▼aDialog  systems
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■653    ▼aReinforcement  learning
■653    ▼aRecurrent  Memory-Augmented  Transformers
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■690    ▼a0679
■71020▼aColumbia  University▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03A.
■790    ▼a0054
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164054▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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