論文の概要: Generation-Distillation for Efficient Natural Language Understanding in Low-Data Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00733v1
• Date: Sat, 25 Jan 2020 08:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 00:00:18.755039
• Title: Generation-Distillation for Efficient Natural Language Understanding in Low-Data Settings
• Title（参考訳）: 低データ環境下での効率的な自然言語理解のための生成蒸留
• Authors: Luke Melas-Kyriazi, George Han, Celine Liang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LM)を用いた伝達学習は、幅広い自然言語理解タスクにおいて劇的な性能向上をもたらした。 これらの大きなLMのサイズとメモリフットプリントは、多くのシナリオでのデプロイを困難にしている。 最近の研究では、知識蒸留が潜在的な解決策として指摘されており、与えられたタスクのトレーニングデータが豊富であれば、大きな(教師)LMを最小限の性能を失う小さなタスク固有(学生)ネットワークに蒸留することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.929956715430167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past year, the emergence of transfer learning with large-scale language models (LM) has led to dramatic performance improvements across a broad range of natural language understanding tasks. However, the size and memory footprint of these large LMs makes them difficult to deploy in many scenarios (e.g. on mobile phones). Recent research points to knowledge distillation as a potential solution, showing that when training data for a given task is abundant, it is possible to distill a large (teacher) LM into a small task-specific (student) network with minimal loss of performance. However, when such data is scarce, there remains a significant performance gap between large pretrained LMs and smaller task-specific models, even when training via distillation. In this paper, we bridge this gap with a novel training approach, called generation-distillation, that leverages large finetuned LMs in two ways: (1) to generate new (unlabeled) training examples, and (2) to distill their knowledge into a small network using these examples. Across three low-resource text classification datsets, we achieve comparable performance to BERT while using 300x fewer parameters, and we outperform prior approaches to distillation for text classification while using 3x fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 過去1年間で、大規模な言語モデル(LM)による伝達学習の出現は、幅広い自然言語理解タスクにおいて劇的なパフォーマンス向上をもたらした。 しかし、これらの大きなLMのサイズとメモリフットプリントは、多くのシナリオ(携帯電話など)で展開するのが困難である。 最近の研究では、知識蒸留が潜在的な解決策として指摘されており、与えられたタスクのトレーニングデータが豊富であれば、大きな(教師)LMを最小限の性能を失う小さなタスク固有(学生)ネットワークに蒸留することが可能である。 しかし、そのようなデータが乏しい場合には、蒸留によるトレーニングであっても、大規模な事前訓練されたLMとより小さなタスク固有モデルの間には大きなパフォーマンスギャップが残っている。 本稿では,(1)新しい(ラベルのない)トレーニング例を生成すること,(2)これらの例を用いて知識を小さなネットワークに抽出すること,の2つの方法を用いて,ジェネレーション蒸留と呼ばれる新たなトレーニング手法を用いて,このギャップを橋渡しする。 3つの低リソーステキスト分類datsetにおいて,300倍のパラメータを用いながらbertに匹敵する性能を実現し,3倍のパラメータを用いながら,テキスト分類のための蒸留に対する従来のアプローチを上回っている。

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