論文の概要: Numerical Optimizations for Weighted Low-rank Estimation on Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09718v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 00:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 13:42:29.742240
• Title: Numerical Optimizations for Weighted Low-rank Estimation on Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルに基づく重み付き低ランク推定の数値最適化
• Authors: Ting Hua, Yen-Chang Hsu, Felicity Wang, Qian Lou, Yilin Shen, Hongxia Jin
• Abstract要約: Singular value decomposition (SVD) は、より小さい行列でターゲット行列を近似する最も一般的な圧縮手法の1つである。 標準SVDは行列内のパラメータを同じ重要性で扱うが、これは単純だが非現実的な仮定である。 本手法は,ニューラルベース言語モデルにおいて,現在のSOTA法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.12941276331316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Singular value decomposition (SVD) is one of the most popular compression methods that approximate a target matrix with smaller matrices. However, standard SVD treats the parameters within the matrix with equal importance, which is a simple but unrealistic assumption. The parameters of a trained neural network model may affect task performance unevenly, which suggests non-equal importance among the parameters. Compared to SVD, the decomposition method aware of parameter importance is the more practical choice in real cases. Unlike standard SVD, weighted value decomposition is a non-convex optimization problem that lacks a closed-form solution. We systematically investigated multiple optimization strategies to tackle the problem and examined our method by compressing Transformer-based language models. Further, we designed a metric to predict when the SVD may introduce a significant performance drop, for which our method can be a rescue strategy. The extensive evaluations demonstrate that our method can perform better than current SOTA methods in compressing Transformer-based language models.
• Abstract（参考訳）: 特異値分解(SVD)は、ターゲット行列を小さい行列で近似する最も一般的な圧縮手法の1つである。 しかし、標準SVDは行列内のパラメータを同じ重要性で扱い、これは単純だが非現実的な仮定である。 トレーニングされたニューラルネットワークモデルのパラメータは、タスクのパフォーマンスに不均一に影響を及ぼす可能性がある。 SVDと比較すると,パラメータの重要性を意識した分解法の方が実例ではより実践的な選択である。 標準SVDとは異なり、重み付け値分解は閉形式解を持たない非凸最適化問題である。 この問題に対処する複数の最適化手法を体系的に検討し,トランスフォーマーに基づく言語モデルを圧縮して検討した。 さらに,SVDがいつ大きな性能低下をもたらすかを予測する指標を設計し,その方法が救難戦略となるようにした。 本手法はトランスフォーマーに基づく言語モデルの圧縮において,現在のSOTA法よりも優れた性能を示す。

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