論文の概要: Confident Adaptive Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07061v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 17:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 12:31:07.522811
• Title: Confident Adaptive Language Modeling
• Title（参考訳）: 自信を持った適応言語モデリング
• Authors: Tal Schuster, Adam Fisch, Jai Gupta, Mostafa Dehghani, Dara Bahri, Vinh Q. Tran, Yi Tay, Donald Metzler
• Abstract要約: CALMは、入力と生成時間ごとに異なる量の計算を動的に割り当てるフレームワークである。 ハイパフォーマンスを確実に維持しつつ、計算能力、潜在的スピードアップを最大3ドルまで削減する上で、我々のフレームワークの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.45272377648773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Transformer-based large language models (LLMs) have led to significant performance improvements across many tasks. These gains come with a drastic increase in the models' size, potentially leading to slow and costly use at inference time. In practice, however, the series of generations made by LLMs is composed of varying levels of difficulty. While certain predictions truly benefit from the models' full capacity, other continuations are more trivial and can be solved with reduced compute. In this work, we introduce Confident Adaptive Language Modeling (CALM), a framework for dynamically allocating different amounts of compute per input and generation timestep. Early exit decoding involves several challenges that we address here, such as: (1) what confidence measure to use; (2) connecting sequence-level constraints to local per-token exit decisions; and (3) attending back to missing hidden representations due to early exits in previous tokens. Through theoretical analysis and empirical experiments on three diverse text generation tasks, we demonstrate the efficacy of our framework in reducing compute -- potential speedup of up to $\times 3$ -- while provably maintaining high performance.
• Abstract（参考訳）: Transformerベースの大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、多くのタスクで大幅なパフォーマンス向上をもたらした。 これらの利益は、モデルのサイズが劇的に増加し、推論時に遅くてコストがかかる可能性がある。 しかし実際には、LSMの一連の世代は様々な難易度から構成されている。 ある予測はモデルの全容量から真に恩恵を受けるが、他の連続はより自明であり、計算を減らして解ける。 本研究では,入力と生成の時間ステップ毎に異なる計算量を動的に割り当てるフレームワークであるcalm(slanced adaptive language modeling)を提案する。 早期の出口復号には,(1)どの信頼度対策を使用するか,(2)シーケンスレベルの制約を局所的な出口決定に結びつける,(3)以前のトークンの早期出口による隠れた表現の欠如に復帰する,など,いくつかの課題がある。 3つの多様なテキスト生成タスクに関する理論的分析と経験的実験を通じて、計算速度を最大$\times 3$まで削減し、高いパフォーマンスを維持するためのフレームワークの有効性を実証した。

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