論文の概要: TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models
of Different Modalities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06385v1
- Date: Tue, 13 Dec 2022 05:46:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-12-14 14:29:11.515593
- Title: TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models
of Different Modalities
- Title（参考訳）: Tencent Pretrain: さまざまなモードの事前トレーニングモデルのためのスケーラブルで柔軟なツールキット
- Abstract要約: TencentPretrainは、異なるモードの事前トレーニングモデルをサポートするツールキットである。
モジュラーデザインにより、既存のトレーニング済みモデルを効率的に再現したり、新しいモデルを構築することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.30499896951368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, the success of pre-training in text domain has been fully extended
to vision, audio, and cross-modal scenarios. The proposed pre-training models
of different modalities are showing a rising trend of homogeneity in their
model structures, which brings the opportunity to implement different
pre-training models within a uniform framework. In this paper, we present
TencentPretrain, a toolkit supporting pre-training models of different
modalities. The core feature of TencentPretrain is the modular design. The
toolkit uniformly divides pre-training models into 5 components: embedding,
encoder, target embedding, decoder, and target. As almost all of common modules
are provided in each component, users can choose the desired modules from
different components to build a complete pre-training model. The modular design
enables users to efficiently reproduce existing pre-training models or build
brand-new one. We test the toolkit on text, vision, and audio benchmarks and
show that it can match the performance of the original implementations.
- Abstract（参考訳）: 近年、テキストドメインでの事前トレーニングの成功は、視覚、音声、およびクロスモーダルシナリオに完全に拡張されている。
異なるモダリティの事前学習モデルの提案は、モデル構造における均質性の上昇傾向を示しており、一様フレームワーク内で異なる事前学習モデルを実装する機会を与えている。
本稿では,さまざまなモダリティの事前学習モデルをサポートするツールキットtencentpretrainを提案する。
TencentPretrainの中核となる機能はモジュラーデザインである。
ツールキットはトレーニング済みモデルを、埋め込み、エンコーダ、ターゲット埋め込み、デコーダ、ターゲットの5つのコンポーネントに一様に分割する。
共通モジュールのほとんどすべてが各コンポーネントで提供されているため、ユーザはさまざまなコンポーネントから希望するモジュールを選択して、完全な事前トレーニングモデルを構築することができる。
モジュラーデザインにより、既存のトレーニング済みモデルを効率的に再現したり、新しいモデルを構築することができる。
私たちは、テキスト、視覚、オーディオベンチマークでツールキットをテストし、オリジナルの実装のパフォーマンスにマッチできることを示します。
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