論文の概要: An Investigation on Different Underlying Quantization Schemes for Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07109v1
• Date: Wed, 14 Oct 2020 14:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 13:29:07.699866
• Title: An Investigation on Different Underlying Quantization Schemes for Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルにおける下位量子化方式の検討
• Authors: Zihan Zhao, Yuncong Liu, Lu Chen, Qi Liu, Rao Ma and Kai Yu
• Abstract要約: 我々はk平均量子化を実装し、BERTの固定精度量子化と線形量子化の性能を比較する。 また、ALBERTモデル上の2つの量子化スキームを比較し、異なる事前学習モデル間のロバスト性差を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.49417100179159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, pre-trained language models like BERT have shown promising performance on multiple natural language processing tasks. However, the application of these models has been limited due to their huge size. To reduce its size, a popular and efficient way is quantization. Nevertheless, most of the works focusing on BERT quantization adapted primary linear clustering as the quantization scheme, and few works try to upgrade it. That limits the performance of quantization significantly. In this paper, we implement k-means quantization and compare its performance on the fix-precision quantization of BERT with linear quantization. Through the comparison, we verify that the effect of the underlying quantization scheme upgrading is underestimated and there is a huge development potential of k-means quantization. Besides, we also compare the two quantization schemes on ALBERT models to explore the robustness differences between different pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: 最近、BERTのような事前訓練された言語モデルは、複数の自然言語処理タスクで有望なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルの適用は、その巨大なサイズのために制限されている。 サイズを減らすために、人気があり効率的な方法は量子化である。 それでも、bert量子化に焦点をあてたほとんどの作品は、一次線形クラスタリングを量子化スキームとして採用しており、アップグレードしようとする作品はほとんどない。 これは量子化の性能を著しく制限する。 本稿では, k-平均量子化を実装し, bert の固定精度量子化と線形量子化の比較を行った。 比較を通じて,基礎となる量子化スキームのアップグレード効果が過小評価され,k-平均量子化の巨大な発展可能性が存在することを検証した。 さらに、ALBERTモデル上の2つの量子化スキームを比較し、異なる事前学習モデル間のロバスト性差を探索する。

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