論文の概要: DQ-BART: Efficient Sequence-to-Sequence Model via Joint Distillation and Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11239v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 18:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 14:02:54.140739
• Title: DQ-BART: Efficient Sequence-to-Sequence Model via Joint Distillation and Quantization
• Title（参考訳）: DQ-BART:ジョイント蒸留と量子化による効率の良いシーケンス・ツー・シーケンスモデル
• Authors: Zheng Li, Zijian Wang, Ming Tan, Ramesh Nallapati, Parminder Bhatia, Andrew Arnold, Bing Xiang, Dan Roth
• Abstract要約: BARTやT5のような大規模事前学習シーケンス・ツー・シーケンスモデルは、多くの生成NLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。 これらのモデルは、大きなメモリ要件と高いレイテンシのため、リソース制約のあるシナリオにおいて大きな課題となる。 そこで,本論文では,教師モデルから学生モデルへの知識の伝達と,学生モデルの定量化と定量化について提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.72231742114951
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large-scale pre-trained sequence-to-sequence models like BART and T5 achieve state-of-the-art performance on many generative NLP tasks. However, such models pose a great challenge in resource-constrained scenarios owing to their large memory requirements and high latency. To alleviate this issue, we propose to jointly distill and quantize the model, where knowledge is transferred from the full-precision teacher model to the quantized and distilled low-precision student model. Empirical analyses show that, despite the challenging nature of generative tasks, we were able to achieve a 16.5x model footprint compression ratio with little performance drop relative to the full-precision counterparts on multiple summarization and QA datasets. We further pushed the limit of compression ratio to 27.7x and presented the performance-efficiency trade-off for generative tasks using pre-trained models. To the best of our knowledge, this is the first work aiming to effectively distill and quantize sequence-to-sequence pre-trained models for language generation tasks.
• Abstract（参考訳）: BARTやT5のような大規模事前学習シーケンス・ツー・シーケンスモデルは、多くの生成NLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。 しかし、そのようなモデルは、大きなメモリ要求と高いレイテンシのため、リソース制約のあるシナリオでは大きな課題となる。 この問題を軽減するため,本研究では,知識をフル精度の教師モデルから,量子化・蒸留された低精度の学生モデルに伝達するモデルを共同で蒸留・定量化することを提案する。 経験的分析により、生成タスクの難易度にもかかわらず、複数の要約とQAデータセットの完全精度と比較して、性能低下の少ない16.5倍モデルフットプリント圧縮比を達成することができた。 さらに圧縮比の限界を27.7倍にし,事前学習モデルを用いて生成タスクの性能・効率トレードオフを示した。 我々の知る限り、これは言語生成タスクのためのシーケンス・ツー・シーケンス事前学習モデルを効果的に蒸留・定量化することを目的とした最初の研究である。

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