論文の概要: Sparse*BERT: Sparse Models Generalize To New tasks and Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12452v3
• Date: Wed, 5 Apr 2023 19:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 18:10:23.676345
• Title: Sparse*BERT: Sparse Models Generalize To New tasks and Domains
• Title（参考訳）: Sparse*BERT: スパースモデルが新しいタスクとドメインに一般化
• Authors: Daniel Campos, Alexandre Marques, Tuan Nguyen, Mark Kurtz, and ChengXiang Zhai
• Abstract要約: 本稿では, 階層的非構造的マグニチュード・プルーニング(Gradual Unstructured Magnitude Pruning)を用いて, ドメイン間およびタスク間を移動可能なモデルについて検討する。 Sparse*BERTは、非構造化バイオメディカルテキスト上で圧縮されたアーキテクチャを事前学習することで、SparseBioBERTとなることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.42527716035879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models have become the core architecture upon which most modern natural language processing (NLP) systems build. These models can consistently deliver impressive accuracy and robustness across tasks and domains, but their high computational overhead can make inference difficult and expensive. To make using these models less costly, recent work has explored leveraging structured and unstructured pruning, quantization, and distillation to improve inference speed and decrease size. This paper studies how models pruned using Gradual Unstructured Magnitude Pruning can transfer between domains and tasks. Our experimentation shows that models that are pruned during pretraining using general domain masked language models can transfer to novel domains and tasks without extensive hyperparameter exploration or specialized approaches. We demonstrate that our general sparse model Sparse*BERT can become SparseBioBERT simply by pretraining the compressed architecture on unstructured biomedical text. Moreover, we show that SparseBioBERT can match the quality of BioBERT with only 10\% of the parameters.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、現代の自然言語処理(NLP)システムが構築するコアアーキテクチャとなっている。 これらのモデルは、タスクやドメイン間で印象的な精度と堅牢性を提供することができるが、高い計算オーバーヘッドによって推論が困難でコストがかかる。 これらのモデルの使用を安価にするために、最近の研究は、推論速度と縮小サイズを改善するために、構造化および非構造化プルーニング、量子化、蒸留を活用することを検討している。 本稿では,段階的非構造的マグニチュードプルーニングによるモデルプルーニングがドメインとタスク間の伝達に与える影響について検討する。 実験により,汎用ドメインマスク型言語モデルを用いた事前学習中のモデルが,超パラメータ探索や専門的なアプローチを伴わずに,新たなドメインやタスクに移行できることが確認された。 Sparse*BERTは、非構造化バイオメディカルテキスト上で圧縮されたアーキテクチャを事前学習することで、SparseBioBERTとなることを示す。 さらに,SparseBioBERTはBioBERTの品質と10倍のパラメータで一致できることを示した。

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