論文の概要: N-Grammer: Augmenting Transformers with latent n-grams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06366v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 17:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 12:26:31.134459
• Title: N-Grammer: Augmenting Transformers with latent n-grams
• Title（参考訳）: N-Grammer: 潜時n-gramによるトランスフォーマーの拡張
• Authors: Aurko Roy, Rohan Anil, Guangda Lai, Benjamin Lee, Jeffrey Zhao, Shuyuan Zhang, Shibo Wang, Ye Zhang, Shen Wu, Rigel Swavely, Tao (Alex) Yu, Phuong Dao, Christopher Fifty, Zhifeng Chen, Yonghui Wu
• Abstract要約: 本稿では,テキストシーケンスの離散潜在表現から構築したn-gramでモデルを拡張することにより,統計言語モデリングの文献に触発されたトランスフォーマーアーキテクチャの簡易かつ効果的な変更を提案する。 我々は、C4データセットの言語モデリングにおけるN-GrammerモデルとSuperGLUEデータセットのテキスト分類を評価し、TransformerやPrimerといった強力なベースラインよりも優れていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.39961549040385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer models have recently emerged as one of the foundational models in natural language processing, and as a byproduct, there is significant recent interest and investment in scaling these models. However, the training and inference costs of these large Transformer language models are prohibitive, thus necessitating more research in identifying more efficient variants. In this work, we propose a simple yet effective modification to the Transformer architecture inspired by the literature in statistical language modeling, by augmenting the model with n-grams that are constructed from a discrete latent representation of the text sequence. We evaluate our model, the N-Grammer on language modeling on the C4 data-set as well as text classification on the SuperGLUE data-set, and find that it outperforms several strong baselines such as the Transformer and the Primer. We open-source our model for reproducibility purposes in Jax.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは最近、自然言語処理の基礎モデルの一つとして登場しており、副産物として、これらのモデルのスケーリングに対する最近の大きな関心と投資がある。 しかし、これらの大きなトランスフォーマー言語モデルの訓練と推論のコストは禁止されており、より効率的な変種を特定するためのさらなる研究が必要となる。 本研究では,テキストシーケンスの離散潜在表現から構築したn-gramでモデルを拡張することにより,統計言語モデリングの文献に触発されたトランスフォーマーアーキテクチャの簡易かつ効果的な変更を提案する。 我々は、C4データセットの言語モデリングにおけるN-GrammerモデルとSuperGLUEデータセットのテキスト分類を評価し、TransformerやPrimerといった強力なベースラインよりも優れていることを示す。 私たちはJaxで再現性のためのモデルをオープンソースにしています。

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