論文の概要: Memorizing Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08913v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 19:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 08:03:18.159119
• Title: Memorizing Transformers
• Title（参考訳）: 記憶の変圧器
• Authors: Yuhuai Wu and Markus N. Rabe and DeLesley Hutchins and Christian Szegedy
• Abstract要約: 我々は、推論時に新しいデータを読み書きできる言語モデルを考え、その結果、すぐに新しい知識を得る。 我々は、最近の(キー、値)ペアの非微分可能なメモリへの近似kNNのルックアップが、様々なベンチマークやタスクにおける言語モデリングを改善することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.99393776139059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models typically need to be trained or finetuned in order to acquire new knowledge, which involves updating their weights. We instead envision language models that can simply read and memorize new data at inference time, thus acquiring new knowledge immediately. In this work, we extend language models with the ability to memorize the internal representations of past inputs. We demonstrate that an approximate kNN lookup into a non-differentiable memory of recent (key, value) pairs improves language modeling across various benchmarks and tasks, including generic webtext (C4), math papers (arXiv), books (PG-19), code (Github), as well as formal theorems (Isabelle). We show that the performance steadily improves when we increase the size of memory up to 262K tokens. On benchmarks including code and mathematics, we find that the model is capable of making use of newly defined functions and theorems during test time.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、新しい知識を得るために訓練や微調整が必要であり、それらは重み付けの更新を伴う。 代わりに、推論時に新しいデータを読み書きし記憶することができる言語モデルを想定し、すぐに新しい知識を得る。 本研究では,過去の入力の内部表現を記憶できる言語モデルを拡張する。 最近の(キー、値)ペアの非微分可能なメモリへの近似knのルックアップが、ジェネリックwebtext(c4)、math paper(arxiv)、books(pg-19)、code(github)、formal theorems(isabelle)など、さまざまなベンチマークやタスクにわたる言語モデリングを改善することを実証する。 メモリサイズを最大262Kのトークンに増やすと、パフォーマンスが着実に向上することを示す。 コードや数学を含むベンチマークでは、テスト期間中に新たに定義された関数や定理を利用することができる。

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