論文の概要: Honey, I Shrunk the Language: Language Model Behavior at Reduced Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17266v1
• Date: Fri, 26 May 2023 21:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 20:53:34.670627
• Title: Honey, I Shrunk the Language: Language Model Behavior at Reduced Scale
• Title（参考訳）: ハニー、私は言語を縮小した: 縮小されたスケールでの言語モデル行動
• Authors: Vijeta Deshpande, Dan Pechi, Shree Thatte, Vladislav Lialin, Anna Rumshisky
• Abstract要約: マスク付き言語モデリング(MLM)を用いた事前学習の利点を1.25Mパラメータのモデルで示す。 スケール法則を100Mパラメータのモデルに拡張し,ダウンスケーリング効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.759319006531332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, language models have drastically grown in size, and the abilities of these models have been shown to improve with scale. The majority of recent scaling laws studies focused on high-compute high-parameter count settings, leaving the question of when these abilities begin to emerge largely unanswered. In this paper, we investigate whether the effects of pre-training can be observed when the problem size is reduced, modeling a smaller, reduced-vocabulary language. We show the benefits of pre-training with masked language modeling (MLM) objective in models as small as 1.25M parameters, and establish a strong correlation between pre-training perplexity and downstream performance (GLUE benchmark). We examine downscaling effects, extending scaling laws to models as small as ~1M parameters. At this scale, we observe a break of the power law for compute-optimal models and show that the MLM loss does not scale smoothly with compute-cost (FLOPs) below $2.2 \times 10^{15}$ FLOPs. We also find that adding layers does not always benefit downstream performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,言語モデルのサイズが大幅に拡大し,これらのモデルの能力は大規模に向上することが示されている。 近年のスケーリング法則の大部分がハイコンピュートなハイパラメータ数の設定に焦点を合わせており、これらの能力がいつ出現し始めるのかという疑問が残されている。 本稿では,問題の大きさが小さくなったら事前学習の効果を観察できるかどうかを,より小さく,少ない語彙言語をモデル化して検討する。 マスク付き言語モデリング(MLM)モデルにおける事前学習の利点を1.25Mパラメータとして示すとともに、事前学習の難易度とダウンストリーム性能(GLUEベンチマーク)の強い相関性を確立する。 スケール法則を約1Mパラメータのモデルに拡張し,ダウンスケーリング効果を検討した。 このスケールでは、計算最適モデルに対する電力法則の破れを観察し、計算コスト (FLOPs) が 2.2 \times 10^{15}$ FLOPs 以下である場合、MLM損失はスムーズにスケールしないことを示す。 また、レイヤの追加が下流のパフォーマンスに必ずしも利益をもたらすとは限らないことも分かりました。

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