論文の概要: Using Language Models on Low-end Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02350v2
• Date: Mon, 8 May 2023 15:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:51:07.397149
• Title: Using Language Models on Low-end Hardware
• Title（参考訳）: ローエンドハードウェア上での言語モデルの利用
• Authors: Fabian Ziegner, Janos Borst, Andreas Niekler, Martin Potthast
• Abstract要約: 本稿では,ローエンドハードウェア上でテキスト分類ネットワークをトレーニングするための固定言語モデルの有効性について検討する。 言語モデルとCNNアーキテクチャを組み合わせて、トピック、感情、ジャンルのシングルラベルとマルチラベルの分類をカバーする8つのデータセットで包括的なベンチマークを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.33390660481404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper evaluates the viability of using fixed language models for training text classification networks on low-end hardware. We combine language models with a CNN architecture and put together a comprehensive benchmark with 8 datasets covering single-label and multi-label classification of topic, sentiment, and genre. Our observations are distilled into a list of trade-offs, concluding that there are scenarios, where not fine-tuning a language model yields competitive effectiveness at faster training, requiring only a quarter of the memory compared to fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ローエンドハードウェア上でテキスト分類ネットワークをトレーニングするための固定言語モデルの有効性を評価する。 言語モデルとcnnアーキテクチャを組み合わせることで、トピック、感情、ジャンルの単一ラベルとマルチラベルの分類をカバーする8つのデータセットを含む包括的なベンチマークをまとめます。 言語モデルを微調整しない場合、より高速なトレーニングでは競争効率が得られ、微調整に比べてメモリの4分の1しか必要としないというシナリオが存在する、と結論付けている。

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