論文の概要: Not All Memories are Created Equal: Learning to Forget by Expiring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06548v1
- Date: Thu, 13 May 2021 20:50:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 12:54:15.009146
- Title: Not All Memories are Created Equal: Learning to Forget by Expiring
- Title(参考訳): すべての記憶が平等に作られたわけではない
- Authors: Sainbayar Sukhbaatar, Da Ju, Spencer Poff, Stephen Roller, Arthur
Szlam, Jason Weston, Angela Fan
- Abstract要約: 本稿では,重要情報の保持を学習し,無関係情報を期限とするExpire-Spanを提案する。
この記憶を忘れることで、トランスフォーマーは数十万以上の前のタイムステップに効率的に参加することができます。
私たちは、Expire-Spanが数万の大きさの記憶にスケールできることを示し、信じられないほど長いコンテキストタスクに新しい状態を設定します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.053569908417636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Attention mechanisms have shown promising results in sequence modeling tasks
that require long-term memory. Recent work investigated mechanisms to reduce
the computational cost of preserving and storing memories. However, not all
content in the past is equally important to remember. We propose Expire-Span, a
method that learns to retain the most important information and expire the
irrelevant information. This forgetting of memories enables Transformers to
scale to attend over tens of thousands of previous timesteps efficiently, as
not all states from previous timesteps are preserved. We demonstrate that
Expire-Span can help models identify and retain critical information and show
it can achieve strong performance on reinforcement learning tasks specifically
designed to challenge this functionality. Next, we show that Expire-Span can
scale to memories that are tens of thousands in size, setting a new state of
the art on incredibly long context tasks such as character-level language
modeling and a frame-by-frame moving objects task. Finally, we analyze the
efficiency of Expire-Span compared to existing approaches and demonstrate that
it trains faster and uses less memory.
- Abstract(参考訳): 注意機構は、長期記憶を必要とするシーケンスモデリングタスクにおいて有望な結果を示している。
最近の研究は、記憶の保存と保存の計算コストを削減するメカニズムを調査した。
しかし、過去のすべてのコンテンツが同じように重要であるわけではない。
本稿では,重要情報の保持を学習し,無関係情報を期限とするExpire-Spanを提案する。
この記憶の忘れにより、トランスフォーマーは、前の全ての状態が保存されているわけではないため、何万もの前のタイムステップを効率的に処理できる。
Expire-Spanは、モデルが重要な情報を識別し、保持し、この機能に挑戦するために特別に設計された強化学習タスクにおいて強力な性能を発揮することを示す。
次に、Expire-Spanは数万のメモリにスケール可能であることを示し、文字レベルの言語モデリングやフレーム単位の移動オブジェクトタスクなど、信じられないほど長いコンテキストタスクに新しい技術状態を設定する。
最後に,既存の手法と比較して有効期限スパンの効率を解析し,高速にトレーニングでき,メモリ使用量も少ないことを示す。
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