論文の概要: Understanding Parameter Sharing in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09380v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 10:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 16:35:44.968971
• Title: Understanding Parameter Sharing in Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器におけるパラメータ共有の理解
• Authors: Ye Lin, Mingxuan Wang, Zhexi Zhang, Xiaohui Wang, Tong Xiao, Jingbo Zhu
• Abstract要約: トランスフォーマーに関するこれまでの研究は、異なるレイヤでパラメータを共有することに集中しており、モデルの深さを増大させることで、限られたパラメータを持つモデルの性能を向上させることができる。 このアプローチの成功は, モデル複雑性の増加により, ごく一部に過ぎず, 収束性の向上に大きく寄与することを示す。 8つの機械翻訳タスクの実験結果から,パラメータ共有モデルのモデル複雑性を半分に抑えて,我々のモデルが競合性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.75988363281843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter sharing has proven to be a parameter-efficient approach. Previous work on Transformers has focused on sharing parameters in different layers, which can improve the performance of models with limited parameters by increasing model depth. In this paper, we study why this approach works from two perspectives. First, increasing model depth makes the model more complex, and we hypothesize that the reason is related to model complexity (referring to FLOPs). Secondly, since each shared parameter will participate in the network computation several times in forward propagation, its corresponding gradient will have a different range of values from the original model, which will affect the model convergence. Based on this, we hypothesize that training convergence may also be one of the reasons. Through further analysis, we show that the success of this approach can be largely attributed to better convergence, with only a small part due to the increased model complexity. Inspired by this, we tune the training hyperparameters related to model convergence in a targeted manner. Experiments on 8 machine translation tasks show that our model achieves competitive performance with only half the model complexity of parameter sharing models.
• Abstract（参考訳）: パラメータ共有はパラメータ効率のよいアプローチであることが証明されている。 トランスフォーマーに関するこれまでの研究は、異なるレイヤでパラメータを共有することに集中しており、モデル深さを増やすことで、限られたパラメータを持つモデルの性能を向上させることができる。 本稿では,このアプローチがなぜ2つの視点から機能するのかを考察する。 まず、モデル深度の増加によりモデルがより複雑になり、その理由はモデルの複雑さに関連する(FLOPを参照)と仮定する。 第二に、各共有パラメータは前方伝播においてネットワーク計算に数回参加するので、対応する勾配は元のモデルとは異なる範囲の値を持ち、モデル収束に影響を与える。 これに基づいて、トレーニングの収束も理由の1つだと仮定する。 さらなる分析を通して、このアプローチの成功は、モデル複雑性の増加による小さな部分のみによる、より収束性の向上に起因することが示される。 これに触発されて,モデル収束に関連するトレーニングハイパーパラメータをターゲットとしたチューニングを行う。 8つの機械翻訳タスクにおける実験により、パラメータ共有モデルのモデル複雑性の半分しか持たない競合性能が得られた。

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