論文の概要: Improve Transformer Pre-Training with Decoupled Directional Relative Position Encoding and Representation Differentiations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04246v1
• Date: Sun, 9 Oct 2022 12:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 16:46:24.085392
• Title: Improve Transformer Pre-Training with Decoupled Directional Relative Position Encoding and Representation Differentiations
• Title（参考訳）: decoupled directional relative position encoding and representation differentiationsを用いたトランスプレトレーニングの改善
• Authors: Haojie Zhang, Mingfei Liang, Ruobing Xie, Zhenlong Sun, Bo Zhang, Leyu Lin
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを再検討し、モデルの表現性を制限する可能性のある2つの問題を特定する。 既存の相対位置符号化モデルは、相対距離と方向という2つの異種情報を混同する。 事前学習型言語モデルを改善するための2つの新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.2969212998404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we revisit the Transformer-based pre-trained language models and identify two problems that may limit the expressiveness of the model. Firstly, existing relative position encoding models (e.g., T5 and DEBERTA) confuse two heterogeneous information: relative distance and direction. It may make the model unable to capture the associative semantics of the same direction or the same distance, which in turn affects the performance of downstream tasks. Secondly, we notice the pre-trained BERT with Mask Language Modeling (MLM) pre-training objective outputs similar token representations and attention weights of different heads, which may impose difficulties in capturing discriminative semantic representations. Motivated by the above investigation, we propose two novel techniques to improve pre-trained language models: Decoupled Directional Relative Position (DDRP) encoding and MTH pre-training objective. DDRP decouples the relative distance features and the directional features in classical relative position encoding for better position information understanding. MTH designs two novel auxiliary losses besides MLM to enlarge the dissimilarities between (a) last hidden states of different tokens, and (b) attention weights of different heads, alleviating homogenization and anisotropic problem in representation learning for better optimization. Extensive experiments and ablation studies on GLUE benchmark demonstrate the effectiveness of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを再検討し,モデルの表現性を制限する可能性のある2つの問題を特定する。 まず、既存の相対位置符号化モデル(例えば、T5とDEBERTA)は2つの異種情報(相対距離と方向)を混同する。 モデルが同じ方向または同じ距離の連想的セマンティクスをキャプチャすることができず、結果的に下流タスクのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。 第2に,mask Language Modeling (MLM) を用いた事前学習されたBERTは,異なる頭部の類似したトークン表現と注意重みを出力し,識別的意味表現の取得に困難を伴う可能性がある。 本研究は, DDRP符号化とMTH事前学習の目的という, 事前学習型言語モデルを改善するための2つの新しい手法を提案する。 DDRPは、位置情報理解を改善するために、古典的相対位置符号化における相対距離特徴と方向特徴を分離する。 MTHはMLM以外の2つの新しい補助損失を設計し、その相違を拡大する (a)異なるトークンの最後に隠された状態、及び (b)異なる頭部の注意重み付け、より良い最適化のために表現学習における均質化と異方性の問題を緩和する。 GLUEベンチマークの大規模な実験とアブレーション研究により,提案手法の有効性が示された。

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