論文の概要: Efficient Transformers with Dynamic Token Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09761v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 18:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 16:12:27.762251
• Title: Efficient Transformers with Dynamic Token Pooling
• Title（参考訳）: 動的トークンポーリングを用いた効率的な変圧器
• Authors: Piotr Nawrot, Jan Chorowski, Adrian {\L}a\'ncucki, Edoardo M. Ponti
• Abstract要約: 言語モデルに動的プール機構を組み、セグメント境界を自己回帰的に予測する。 結果から,共同セグメントとモデル言語を用いた動的プーリングは,バニラトランスフォーマーよりも高速かつ高精度であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.28381882347617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers achieve unrivalled performance in modelling language, but remain inefficient in terms of memory and time complexity. A possible remedy is to reduce the sequence length in the intermediate layers by pooling fixed-length segments of tokens. Nevertheless, natural units of meaning, such as words or phrases, display varying sizes. To address this mismatch, we equip language models with a dynamic-pooling mechanism, which predicts segment boundaries in an autoregressive fashion. We compare several methods to infer boundaries, including end-to-end learning through stochastic re-parameterisation, supervised learning (based on segmentations from subword tokenizers or spikes in conditional entropy), as well as linguistically motivated boundaries. We perform character-level evaluation on texts from multiple datasets and morphologically diverse languages. The results demonstrate that dynamic pooling, which jointly segments and models language, is often both faster and more accurate than vanilla Transformers and fixed-length pooling within the same computational budget.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、モデリング言語で非競合のパフォーマンスを達成するが、メモリと時間の複雑さの点で非効率である。 可能な修正は、トークンの固定長セグメントをプールすることで中間層のシーケンス長を削減することである。 それでも、言葉や句など、意味の自然な単位は、様々な大きさを示す。 このミスマッチに対処するため,自動回帰方式でセグメント境界を予測する動的プール機構を言語モデルに装備する。 確率的再パラメータ化によるエンドツーエンド学習、教師付き学習(サブワードトークン化や条件付きエントロピーのスパイクのセグメンテーションに基づく)、言語的に動機付けられた境界など、境界を推論するいくつかの手法を比較した。 複数のデータセットと形態学的に多様な言語からテキストを文字レベルで評価する。 その結果,同じ計算予算内で,バニラ変換器や固定長プーリングよりも高速かつ高精度な動的プーリングが可能となった。

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