論文の概要: Compressing Language Models using Doped Kronecker Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08896v5
- Date: Tue, 17 Nov 2020 05:27:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 04:40:23.917644
- Title: Compressing Language Models using Doped Kronecker Products
- Title(参考訳): ドープクロネッカー製品を用いた圧縮言語モデル
- Authors: Urmish Thakker, Paul N. Whatmough, Zhi-Gang Liu, Matthew Mattina,
Jesse Beu
- Abstract要約: 本稿では,大規模なNLPタスクにKPを適用した場合の精度を回復する手法を提案する。
我々は、この圧縮手法をドープクローネッカー製品圧縮と呼ぶ。
LSTM層のサイズ25 MB×25 MBの大規模言語モデルの圧縮を1.4%のパープレキシティスコアで実証する実験結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.64452087806598
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Kronecker Products (KP) have been used to compress IoT RNN Applications by
15-38x compression factors, achieving better results than traditional
compression methods. However when KP is applied to large Natural Language
Processing tasks, it leads to significant accuracy loss (approx 26%). This
paper proposes a way to recover accuracy otherwise lost when applying KP to
large NLP tasks, by allowing additional degrees of freedom in the KP matrix.
More formally, we propose doping, a process of adding an extremely sparse
overlay matrix on top of the pre-defined KP structure. We call this compression
method doped kronecker product compression. To train these models, we present a
new solution to the phenomenon of co-matrix adaption (CMA), which uses a new
regularization scheme called co matrix dropout regularization (CMR). We present
experimental results that demonstrate compression of a large language model
with LSTM layers of size 25 MB by 25x with 1.4% loss in perplexity score. At
25x compression, an equivalent pruned network leads to 7.9% loss in perplexity
score, while HMD and LMF lead to 15% and 27% loss in perplexity score
respectively.
- Abstract(参考訳): Kronecker Products (KP)は、IoT RNNアプリケーションを15~38倍圧縮係数で圧縮するために使われ、従来の圧縮方法よりも優れた結果が得られる。
しかし、大規模な自然言語処理タスクにKPを適用すると、かなりの精度の損失(約26%)が発生する。
本稿では,KP行列に新たな自由度を持たせることで,大規模なNLPタスクにKPを適用した場合に失われる精度を回復する方法を提案する。
より正式には、事前に定義されたKP構造の上に非常にスパースなオーバーレイ行列を追加するプロセスであるドーピングを提案する。
我々はこの圧縮手法をドップドクロネッカー製品圧縮と呼ぶ。
これらのモデルをトレーニングするために、コマトリックスドロップアウト正規化(CMR)と呼ばれる新しい正規化スキームを用いて、コマトリックス適応(CMA)現象に対する新しい解を提案する。
本研究では,25mb×25倍のlstm層を有する大規模言語モデルの圧縮とパープレキシティスコアの1.4%の損失を示す実験結果を示す。
25倍の圧縮では、等価なprunedネットワークは7.9%のパープレキシティスコアを失うが、hmdとlmfはそれぞれ15%と27%のパープレキシティスコアを失う。
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