論文の概要: Pyramid-BERT: Reducing Complexity via Successive Core-set based Token Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14380v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 19:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:10:00.288855
• Title: Pyramid-BERT: Reducing Complexity via Successive Core-set based Token Selection
• Title（参考訳）: Pyramid-BERT: 逐次コアセットに基づくトークン選択による複雑性の低減
• Authors: Xin Huang, Ashish Khetan, Rene Bidart, Zohar Karnin
• Abstract要約: BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルは、様々なNLPタスクで最先端を達成しているが、計算的に禁止されている。 本稿では,従来の使用法を,理論的な結果によって正当化されたemコアセットベースのトークン選択法で置き換えるピラミッド-BERTを提案する。 コアセットベースのトークン選択技術により、高価な事前トレーニングを回避でき、空間効率の良い微調整が可能となり、長いシーケンス長を扱うのに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.39962989492527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Transformer-based language models such as BERT have achieved the state-of-the-art performance on various NLP tasks, but are computationally prohibitive. A recent line of works use various heuristics to successively shorten sequence length while transforming tokens through encoders, in tasks such as classification and ranking that require a single token embedding for prediction. We present a novel solution to this problem, called Pyramid-BERT where we replace previously used heuristics with a {\em core-set} based token selection method justified by theoretical results. The core-set based token selection technique allows us to avoid expensive pre-training, gives a space-efficient fine tuning, and thus makes it suitable to handle longer sequence lengths. We provide extensive experiments establishing advantages of pyramid BERT over several baselines and existing works on the GLUE benchmarks and Long Range Arena datasets.
• Abstract（参考訳）: BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルは、様々なNLPタスクで最先端のパフォーマンスを達成したが、計算的に禁止されている。 最近の作品では、予測のために単一のトークン埋め込みを必要とする分類やランク付けといったタスクにおいて、エンコーダを通じてトークンを変換しながらシーケンス長を連続的に短縮するために様々なヒューリスティックを使用する。 そこで我々は,従来使用されていたヒューリスティックスを,理論的な結果によって正当化された"em core-set"に基づくトークン選択法に置き換える。 コアセットベースのトークン選択技術は、高価な事前トレーニングを避け、空間効率の良い微調整を可能にし、長いシーケンス長の処理に適している。 いくつかのベースラインにまたがるピラミッドBERTの利点とGLUEベンチマークとLong Range Arenaデータセットに関する既存の研究を実証する広範な実験を行った。

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