論文の概要: Improving Autoregressive NLP Tasks via Modular Linearized Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08453v3
• Date: Sat, 24 Jun 2023 19:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 23:12:08.538187
• Title: Improving Autoregressive NLP Tasks via Modular Linearized Attention
• Title（参考訳）: モジュラリニアライズメントによる自己回帰的nlpタスクの改善
• Authors: Victor Agostinelli, Lizhong Chen
• Abstract要約: 本稿では,推定品質を最大化しつつ,顕著な高速化を実現するために,モジュラリニアライナライズドアテンション(MLA)を提案する。 本稿では、音声からテキストへのニューラルマシン翻訳(S2T NMT)、音声からテキストへの同時翻訳(SimulST)、自動回帰テキスト・トゥ・スペクトログラムなど、いくつかの自己回帰NLPタスクに対して、このアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various natural language processing (NLP) tasks necessitate models that are efficient and small based on their ultimate application at the edge or in other resource-constrained environments. While prior research has reduced the size of these models, increasing computational efficiency without considerable performance impacts remains difficult, especially for autoregressive tasks. This paper proposes modular linearized attention (MLA), which combines multiple efficient attention mechanisms, including cosFormer, to maximize inference quality while achieving notable speedups. We validate this approach on several autoregressive NLP tasks, including speech-to-text neural machine translation (S2T NMT), speech-to-text simultaneous translation (SimulST), and autoregressive text-to-spectrogram, noting efficiency gains on TTS and competitive performance for NMT and SimulST during training and inference.
• Abstract（参考訳）: 様々な自然言語処理(NLP)タスクは、エッジや他のリソース制約のある環境における究極の応用に基づいて、効率的で小さなモデルを必要とする。 先行研究はこれらのモデルのサイズを縮小したが、特に自己回帰的なタスクでは、かなりのパフォーマンスへの影響を伴わない計算効率の向上は困難である。 本稿では,cosFormerを含む複数の効率的な注意機構を組み合わせたモジュール型線形化注意(MLA)を提案する。 本手法は,音声からテキストへのニューラルマシン翻訳(S2T NMT),音声からテキストへの同時翻訳(SimulST),自動回帰テキスト・トゥ・スペクトログラムなどの自己回帰NLPタスクにおいて,TTSの効率向上と,トレーニングおよび推論中のNMTとSimulSTの競合性能を示す。

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