論文の概要: Latency Adjustable Transformer Encoder for Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03327v7
• Date: Wed, 20 Dec 2023 17:41:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:34:34.013705
• Title: Latency Adjustable Transformer Encoder for Language Understanding
• Title（参考訳）: 言語理解のための遅延調整型トランスエンコーダ
• Authors: Sajjad Kachuee, Mohammad Sharifkhani
• Abstract要約: 本稿では,提案する推論遅延の高速化により,推論コストを適応的に調整する効率的なトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 提案手法は,重要でないシークエンス要素(ワードベクター)を検出し,Actent Context Contribution (ACC) メトリックを用いて,各エンコーダ層でそれらを除去する。 提案手法は,BERTベースとGPT-2の推論遅延を最大4.8倍,3.72倍に改善し,0.75%の精度低下と平均パープレキシティが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adjusting the latency, power, and accuracy of natural language understanding models is a desirable objective of an efficient architecture. This paper proposes an efficient Transformer architecture that adjusts the inference computational cost adaptively with a desired inference latency speedup. In fine-tuning phase, the proposed method detects less important hidden sequence elements (word-vectors) and eliminates them in each encoder layer using a proposed Attention Context Contribution (ACC) metric. After the fine-tuning phase, with the novel offline-tuning property, the inference latency of the model can be adjusted in a wide range of inference speedup selections without any further training. The proposed method is applied to the BERT-base and GPT-2 models for evaluation. Extensive experiments show that most of the word-vectors in higher Transformer layers have less contribution to the subsequent layers; hence, they can be eliminated to improve the inference latency. Experimental results on extensive sentiment analysis, classification, text generation tasks and regression benchmarks like GLUE showed that the method is effective in various datasets with minimal impact on global context. The proposed method mathematically and experimentally improves the inference latency of BERT-base and GPT-2 by up to 4.8 and 3.72 times with less than 0.75% accuracy drop and passable perplexity on average. The suggested approach posits that in Large Language Models (LLMs), although the complete network is necessary for training, it can be truncated during the fine-tuning phase.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解モデルのレイテンシ、パワー、精度を調整することは、効率的なアーキテクチャの望ましい目的である。 本稿では,計算コストを所望の推論遅延速度で適応的に調整する効率的なトランスフォーマアーキテクチャを提案する。 提案手法では, 注意コンテキスト寄与(acc)メトリックを用いて, 重要でない隠れ配列要素(ワードベクトル)を検出し, エンコーダ層毎に除去する。 ファインチューニングフェーズの後、新しいオフラインチューニング特性により、モデルの推論遅延を、さらなるトレーニングなしで広範囲の推論スピードアップ選択で調整することができる。 提案手法をBERTベースモデルとGPT-2モデルに適用して評価を行った。 広範な実験により、より高いトランスフォーマ層にあるワードベクトルのほとんどがその後の層への寄与が少ないことが示され、推論遅延を改善するために取り除くことができる。 GLUEのような広範囲な感情分析,分類,テキスト生成タスク,回帰ベンチマークによる実験結果から,グローバルな文脈への影響を最小限に抑えた様々なデータセットに有効であることが示された。 提案手法は, bert-base と gpt-2 の推論遅延を最大 4.8 倍, 3.72 倍に改善し, 平均0.75% の精度低下, パッシブル・パープレキシティ (passable perplexity) が得られた。 提案手法では,大規模言語モデル (llms) では,トレーニングには完全なネットワークが必要であるが,微調整フェーズでは停止できることを示す。

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