論文の概要: MergeDistill: Merging Pre-trained Language Models using Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02834v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 08:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:17:25.828642
• Title: MergeDistill: Merging Pre-trained Language Models using Distillation
• Title（参考訳）: MergeDistill: 蒸留を用いた事前学習言語モデルのマージ
• Authors: Simran Khanuja, Melvin Johnson, Partha Talukdar
• Abstract要約: 我々は、最小限の依存関係で彼らの資産を最大限に活用できる方法で、事前訓練されたLMをマージするフレームワークであるMergeDistillを提案する。 我々は,既存の教師LMと,何桁ものデータと固定モデルキャパシティで訓練された教師LMとの競争力や性能を向上する訓練学生LMを活用して,実践的にフレームワークの適用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.396915402673246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained multilingual language models (LMs) have achieved state-of-the-art results in cross-lingual transfer, but they often lead to an inequitable representation of languages due to limited capacity, skewed pre-training data, and sub-optimal vocabularies. This has prompted the creation of an ever-growing pre-trained model universe, where each model is trained on large amounts of language or domain specific data with a carefully curated, linguistically informed vocabulary. However, doing so brings us back full circle and prevents one from leveraging the benefits of multilinguality. To address the gaps at both ends of the spectrum, we propose MergeDistill, a framework to merge pre-trained LMs in a way that can best leverage their assets with minimal dependencies, using task-agnostic knowledge distillation. We demonstrate the applicability of our framework in a practical setting by leveraging pre-existing teacher LMs and training student LMs that perform competitively with or even outperform teacher LMs trained on several orders of magnitude more data and with a fixed model capacity. We also highlight the importance of teacher selection and its impact on student model performance.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された多言語言語モデル (lms) は、言語間移動の最先端の結果を得たが、能力の制限、歪んだ事前学習データ、および副最適語彙のために、しばしば不等式表現に繋がる。 それぞれのモデルは、注意深くキュレートされ、言語的にインフォームドされた語彙を使って、大量の言語やドメイン固有のデータに基づいて訓練される。 しかし、そうすることで私たちは全輪に戻ることができ、多言語性の利点を活用できないのです。 両端のギャップに対処するために,タスク非依存の知識蒸留を用いて,最小限の依存関係で資産を最大限に活用できる,事前学習したLMをマージするフレームワークであるMergeDistillを提案する。 我々は,既存の教師LMと,何桁ものデータと固定モデルキャパシティで訓練された教師LMとの競争力や性能を向上する訓練学生LMを活用して,実践的にフレームワークの適用性を実証する。 また,教師選択の重要性と,学生モデルのパフォーマンスへの影響を強調した。

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