論文の概要: Bottleneck Low-rank Transformers for Low-resource Spoken Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14318v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 23:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 20:08:35.627538
• Title: Bottleneck Low-rank Transformers for Low-resource Spoken Language Understanding
• Title（参考訳）: 低リソース音声理解のためのボトルネック低ランクトランスフォーマ
• Authors: Pu Wang and Hugo Van hamme
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの音声言語理解(SLU)システムは、大規模コーパスの事前学習の恩恵を受ける。 本稿では,グループ間隔を用いてアテンション機構の寸法を自動的に低減するリーントランスフォーマー構造を提案する。 低リソース環境では、事前訓練なしで、結果として得られるコンパクトなSLUモデルは、事前訓練された大規模モデルと競合する精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.74313633839357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end spoken language understanding (SLU) systems benefit from pretraining on large corpora, followed by fine-tuning on application-specific data. The resulting models are too large for on-edge applications. For instance, BERT-based systems contain over 110M parameters. Observing the model is overparameterized, we propose lean transformer structure where the dimension of the attention mechanism is automatically reduced using group sparsity. We propose a variant where the learned attention subspace is transferred to an attention bottleneck layer. In a low-resource setting and without pre-training, the resulting compact SLU model achieves accuracies competitive with pre-trained large models.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの音声言語理解(SLU)システムは、大規模コーパスの事前学習の恩恵を受ける。 結果として得られるモデルは、オンプレミスアプリケーションには大きすぎる。 例えば、bertベースのシステムは110m以上のパラメータを含む。 モデルが過度にパラメータ化されていることを観測し,グループスパルシティを用いて注意機構の次元を自動低減するリーントランスフォーマ構造を提案する。 学習した注目部分空間を注目ボトルネック層に転送する変種を提案する。 低リソース環境では、事前訓練なしで、結果として得られるコンパクトなSLUモデルは、事前訓練された大規模モデルと競合する精度を達成する。

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