論文の概要: AdaBERT: Task-Adaptive BERT Compression with Differentiable Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04246v2
• Date: Fri, 22 Jan 2021 10:58:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-11 22:31:38.572146
• Title: AdaBERT: Task-Adaptive BERT Compression with Differentiable Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: AdaBERT: 可変ニューラルネットワークによるタスク適応BERT圧縮
• Authors: Daoyuan Chen, Yaliang Li, Minghui Qiu, Zhen Wang, Bofang Li, Bolin Ding, Hongbo Deng, Jun Huang, Wei Lin, Jingren Zhou
• Abstract要約: 既存の方法では、BERTを小さなモデルに圧縮するが、そのような圧縮はタスクに依存しない。 本稿では,タスク適応型小型モデルにBERTを自動的に圧縮する,可変ニューラルアーキテクチャ探索を利用した新しい圧縮手法AdaBERTを提案する。 我々は,複数のNLPタスクに対してAdaBERTを評価し,これらのタスク適応型圧縮モデルが推定時間でBERTよりも12.7倍から29.3倍速く,パラメータサイズで11.5倍から17.0倍小さいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.98686989604164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large pre-trained language models such as BERT have shown their effectiveness in various natural language processing tasks. However, the huge parameter size makes them difficult to be deployed in real-time applications that require quick inference with limited resources. Existing methods compress BERT into small models while such compression is task-independent, i.e., the same compressed BERT for all different downstream tasks. Motivated by the necessity and benefits of task-oriented BERT compression, we propose a novel compression method, AdaBERT, that leverages differentiable Neural Architecture Search to automatically compress BERT into task-adaptive small models for specific tasks. We incorporate a task-oriented knowledge distillation loss to provide search hints and an efficiency-aware loss as search constraints, which enables a good trade-off between efficiency and effectiveness for task-adaptive BERT compression. We evaluate AdaBERT on several NLP tasks, and the results demonstrate that those task-adaptive compressed models are 12.7x to 29.3x faster than BERT in inference time and 11.5x to 17.0x smaller in terms of parameter size, while comparable performance is maintained.
• Abstract（参考訳）: BERTのような大規模な事前学習された言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいてその有効性を示している。 しかし、パラメータの大きさが大きいため、リソースが限られたクイック推論を必要とするリアルタイムアプリケーションへのデプロイが難しくなる。 既存の方法では、BERTを小さなモデルに圧縮するが、そのような圧縮はタスクに依存しない。 本稿では,タスク指向BERT圧縮の必要性とメリットに感化されて,タスク適応型小型モデルにBERTを自動的に圧縮する,微分可能なニューラルアーキテクチャ探索を利用する新しい圧縮手法AdaBERTを提案する。 タスク指向の知識蒸留損失を検索の制約として探索ヒントと効率認識損失を提供し,タスク適応型bert圧縮の効率と有効性の間の良好なトレードオフを可能にする。 我々は,複数のNLPタスクに対してAdaBERTを評価し,これらのタスク適応型圧縮モデルが推定時間でBERTよりも12.7倍から29.3倍速く,パラメータサイズで11.5倍から17.0倍小さいことを示す。

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