論文の概要: Alexa Teacher Model: Pretraining and Distilling Multi-Billion-Parameter Encoders for Natural Language Understanding Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07808v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 20:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 13:29:39.285196
• Title: Alexa Teacher Model: Pretraining and Distilling Multi-Billion-Parameter Encoders for Natural Language Understanding Systems
• Title（参考訳）: Alexa 教師モデル:自然言語理解システムのためのマルチビリオンパラメータエンコーダの事前学習と拡張
• Authors: Jack FitzGerald, Shankar Ananthakrishnan, Konstantine Arkoudas, Davide Bernardi, Abhishek Bhagia, Claudio Delli Bovi, Jin Cao, Rakesh Chada, Amit Chauhan, Luoxin Chen, Anurag Dwarakanath, Satyam Dwivedi, Turan Gojayev, Karthik Gopalakrishnan, Thomas Gueudre, Dilek Hakkani-Tur, Wael Hamza, Jonathan Hueser, Kevin Martin Jose, Haidar Khan, Beiye Liu, Jianhua Lu, Alessandro Manzotti, Pradeep Natarajan, Karolina Owczarzak, Gokmen Oz, Enrico Palumbo, Charith Peris, Chandana Satya Prakash, Stephen Rawls, Andy Rosenbaum, Anjali Shenoy, Saleh Soltan, Mukund Harakere Sridhar, Liz Tan, Fabian Triefenbach, Pan Wei, Haiyang Yu, Shuai Zheng, Gokhan Tur, Prem Natarajan
• Abstract要約: 本研究では,700Mから9.3Bまでの非埋め込みパラメータ数を持つ事前学習エンコーダの大規模実験結果について述べる。 その後、17M-170Mパラメータからより小さなモデルに蒸留し、仮想アシスタントシステムの自然言語理解(NLU)コンポーネントに応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.713297451300086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present results from a large-scale experiment on pretraining encoders with non-embedding parameter counts ranging from 700M to 9.3B, their subsequent distillation into smaller models ranging from 17M-170M parameters, and their application to the Natural Language Understanding (NLU) component of a virtual assistant system. Though we train using 70% spoken-form data, our teacher models perform comparably to XLM-R and mT5 when evaluated on the written-form Cross-lingual Natural Language Inference (XNLI) corpus. We perform a second stage of pretraining on our teacher models using in-domain data from our system, improving error rates by 3.86% relative for intent classification and 7.01% relative for slot filling. We find that even a 170M-parameter model distilled from our Stage 2 teacher model has 2.88% better intent classification and 7.69% better slot filling error rates when compared to the 2.3B-parameter teacher trained only on public data (Stage 1), emphasizing the importance of in-domain data for pretraining. When evaluated offline using labeled NLU data, our 17M-parameter Stage 2 distilled model outperforms both XLM-R Base (85M params) and DistillBERT (42M params) by 4.23% to 6.14%, respectively. Finally, we present results from a full virtual assistant experimentation platform, where we find that models trained using our pretraining and distillation pipeline outperform models distilled from 85M-parameter teachers by 3.74%-4.91% on an automatic measurement of full-system user dissatisfaction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,700Mから9.3Bまでの非埋め込みパラメータ数を持つプリトレーニングエンコーダの大規模実験と,17M-170Mパラメータからより小さなモデルへの蒸留,および仮想アシスタントシステムの自然言語理解(NLU)コンポーネントへの応用について述べる。 70%の音声データを用いて訓練を行ったが,xnli (write-form cross-lingual natural language inference) コーパスで評価した場合,教師モデルはxlm-rとmt5に比較可能であった。 第2段階は,インテント分類における誤差率を3.86%,スロット充填率を7.01%向上させ,インドメインデータを用いた教師モデルの事前学習を行った。 その結果,第2段階の教師モデルから抽出した170Mパラメータモデルにおいても,事前学習におけるドメイン内データの重要性を強調した2.88%の意図分類と7.69%のスロット充填誤り率を有することがわかった。 ラベル付きNLUデータを用いてオフラインで評価した場合,17M-parameter Stage 2蒸留モデルでは,XLM-Rベース (85M params) とDistillBERT (42M params) がそれぞれ4.23%から6.14%向上した。 最後に, 実システム利用者の満足度の自動測定において, 85M-パラメーター教師から3.74%-4.91%の精度で, 事前学習および蒸留パイプラインを用いた学習モデルの性能向上を図った。

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