論文の概要: A Self-Paced Mixed Distillation Method for Non-Autoregressive Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11162v1
• Date: Mon, 23 May 2022 09:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 17:05:15.961842
• Title: A Self-Paced Mixed Distillation Method for Non-Autoregressive Generation
• Title（参考訳）: 非自己回帰生成のための自己ペースト混合蒸留法
• Authors: Weizhen Qi, Yeyun Gong, Yelong Shen, Jian Jiao, Yu Yan, Houqiang Li, Ruofei Zhang, Weizhu Chen, Nan Duan
• Abstract要約: 非自己回帰(NAR)モデルは、様々な言語生成タスクにおけるオート回帰(AR)モデルの性能が著しく低い。 NARモデルの中で、BANGは英語未ラベルの原文コーパス上で最初の大規模事前学習モデルである。 そこで本研究では,BANGの生成品質をさらに向上させる,自己ペースト混合蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.84684279852098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-Autoregressive generation is a sequence generation paradigm, which removes the dependency between target tokens. It could efficiently reduce the text generation latency with parallel decoding in place of token-by-token sequential decoding. However, due to the known multi-modality problem, Non-Autoregressive (NAR) models significantly under-perform Auto-regressive (AR) models on various language generation tasks. Among the NAR models, BANG is the first large-scale pre-training model on English un-labeled raw text corpus. It considers different generation paradigms as its pre-training tasks including Auto-regressive (AR), Non-Autoregressive (NAR), and semi-Non-Autoregressive (semi-NAR) information flow with multi-stream strategy. It achieves state-of-the-art performance without any distillation techniques. However, AR distillation has been shown to be a very effective solution for improving NAR performance. In this paper, we propose a novel self-paced mixed distillation method to further improve the generation quality of BANG. Firstly, we propose the mixed distillation strategy based on the AR stream knowledge. Secondly, we encourage the model to focus on the samples with the same modality by self-paced learning. The proposed self-paced mixed distillation algorithm improves the generation quality and has no influence on the inference latency. We carry out extensive experiments on summarization and question generation tasks to validate the effectiveness. To further illustrate the commercial value of our approach, we conduct experiments on three generation tasks in real-world advertisements applications. Experimental results on commercial data show the effectiveness of the proposed model. Compared with BANG, it achieves significant BLEU score improvement. On the other hand, compared with auto-regressive generation method, it achieves more than 7x speedup.
• Abstract（参考訳）: 非自己回帰生成は、ターゲットトークン間の依存関係を取り除くシーケンス生成パラダイムである。 トークンバイトークンシーケンシャル復号の代わりに並列復号化することで、テキスト生成のレイテンシを効率的に削減できる。 しかし、既知の多モード性の問題により、非自己回帰モデル(NAR)は、様々な言語生成タスクにおけるオート回帰モデル(AR)モデルの性能が著しく低い。 NARモデルの中で、BANGは英語未ラベルの原文コーパス上で最初の大規模事前学習モデルである。 自動回帰(AR)、非自己回帰(NAR)、半非自己回帰(Semi-NAR)情報フローなど、さまざまな世代パラダイムを、マルチストリーム戦略による事前学習タスクとみなしている。 蒸留技術なしで最先端の性能を発揮する。 しかし,AR蒸留はNARの性能向上に極めて有効であることが示されている。 本稿では,BANGの生成品質をさらに向上させる,新しい自己加熱混合蒸留法を提案する。 まず,ARストリームの知識に基づく混合蒸留戦略を提案する。 第2に、自己評価学習により、同じモダリティのサンプルに焦点を合わせることを奨励する。 提案する自己ペース混合蒸留アルゴリズムは, 生成品質を改善し, 推定遅延に影響を与えない。 提案手法の有効性を検証するため,要約および質問生成タスクについて広範な実験を行った。 提案手法の商業的価値をさらに説明するために,実世界の広告アプリケーションにおける3世代タスクの実験を行った。 商用データを用いた実験の結果,提案モデルの有効性が示された。 BANGと比較すると、BLEUスコアの大幅な改善を実現している。 一方,自己回帰生成法と比較して7倍以上の高速化を達成している。

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