論文の概要: Relaxed Attention for Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09735v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 14:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:02:12.897814
• Title: Relaxed Attention for Transformer Models
• Title（参考訳）: 変圧器モデルの緩和注意
• Authors: Timo Lohrenz and Bj\"orn M\"oller and Zhengyang Li and Tim Fingscheidt
• Abstract要約: 本稿では,注意重みの平滑化を簡易かつ容易に行う,リラックスした注意を探索する。 エンコーダの自己注意層に適用した場合,注意の緩和が正規化をもたらすことを示す。 我々は、最近のベンチマーク手法と組み合わせて、いくつかのタスクにまたがって注意を緩めたことの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.896876421216373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The powerful modeling capabilities of all-attention-based transformer architectures often cause overfitting and - for natural language processing tasks - lead to an implicitly learned internal language model in the autoregressive transformer decoder complicating the integration of external language models. In this paper, we explore relaxed attention, a simple and easy-to-implement smoothing of the attention weights, yielding a two-fold improvement to the general transformer architecture: First, relaxed attention provides regularization when applied to the self-attention layers in the encoder. Second, we show that it naturally supports the integration of an external language model as it suppresses the implicitly learned internal language model by relaxing the cross attention in the decoder. We demonstrate the benefit of relaxed attention across several tasks with clear improvement in combination with recent benchmark approaches. Specifically, we exceed the former state-of-the-art performance of 26.90% word error rate on the largest public lip-reading LRS3 benchmark with a word error rate of 26.31%, as well as we achieve a top-performing BLEU score of 37.67 on the IWSLT14 (DE$\rightarrow$EN) machine translation task without external language models and virtually no additional model parameters. Code and models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: オールアテンションベースのトランスフォーマーアーキテクチャの強力なモデリング能力は、しばしば過剰フィッティングを引き起こし、自然言語処理タスクでは、外部言語モデルの統合を複雑にする自己回帰トランスフォーマーデコーダの内部言語モデルに暗黙的に学習される。 本稿では, 注意重みの簡易な平滑化, 一般変圧器アーキテクチャの2倍の改善を図り, エンコーダの自己保持層に適用した場合, 注意の緩和により正規化が図られることを示す。 第2に,デコーダのクロス注意を緩和することにより,暗黙的に学習される内部言語モデルを抑制することにより,外部言語モデルの統合を自然にサポートすることを示す。 我々は、最近のベンチマーク手法と組み合わせて、いくつかのタスクにまたがって注意を緩める利点を実証する。 具体的には,最大のリップ読み取りlrs3ベンチマークにおいて,26.31%の単語誤り率で26.90%の単語誤り率を,iwslt14 (de$\rightarrow$en) 機械翻訳タスクで37.67という最高パフォーマンスのbleuスコアを,外部言語モデルなしで,実質的にモデルパラメータを必要とせずに達成した。 コードとモデルは公開される予定だ。

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