論文の概要: Sensi-BERT: Towards Sensitivity Driven Fine-Tuning for Parameter-Efficient BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11764v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 17:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 19:30:40.778230
• Title: Sensi-BERT: Towards Sensitivity Driven Fine-Tuning for Parameter-Efficient BERT
• Title（参考訳）: Sensi-BERT:パラメータ効率の良いBERTの感度駆動微調整に向けて
• Authors: Souvik Kundu, Sharath Nittur Sridhar, Maciej Szankin, Sairam Sundaresan
• Abstract要約: 本稿では、下流タスクのための感度駆動効率の良いBERTモデルの微調整であるSensi-BERTを提案する。 実験の結果,MNLI,QQP,QNLI,SST-2,SQuADなどの下流タスクに対するSensi-BERTの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.029590006321152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large pre-trained language models have recently gained significant traction due to their improved performance on various down-stream tasks like text classification and question answering, requiring only few epochs of fine-tuning. However, their large model sizes often prohibit their applications on resource-constrained edge devices. Existing solutions of yielding parameter-efficient BERT models largely rely on compute-exhaustive training and fine-tuning. Moreover, they often rely on additional compute heavy models to mitigate the performance gap. In this paper, we present Sensi-BERT, a sensitivity driven efficient fine-tuning of BERT models that can take an off-the-shelf pre-trained BERT model and yield highly parameter-efficient models for downstream tasks. In particular, we perform sensitivity analysis to rank each individual parameter tensor, that then is used to trim them accordingly during fine-tuning for a given parameter or FLOPs budget. Our experiments show the efficacy of Sensi-BERT across different downstream tasks including MNLI, QQP, QNLI, SST-2 and SQuAD, showing better performance at similar or smaller parameter budget compared to various alternatives.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前学習型言語モデルは、テキスト分類や質問応答といった下流タスクのパフォーマンスが向上し、微調整がほとんど必要とされないため、最近大きな注目を集めている。 しかし、その大きなモデルサイズはリソース制約のあるエッジデバイスへの適用をしばしば禁止している。 既存のパラメータ効率の良いBERTモデルの解は、主に計算訓練と微調整に頼っている。 さらに、パフォーマンスギャップを軽減するために、追加の計算ヘビーモデルに依存することが多い。 本稿では,市販の事前学習されたbertモデルを取り込んで,下流タスクに高いパラメータ効率のモデルを与える,bertモデルの感度駆動効率の良い微調整であるsensi-bertを提案する。 特に,各パラメータテンソルをランク付けするために感度解析を行い,与えられたパラメータやフロップス予算の微調整時にそれに対応するために使用する。 実験により,MNLI,QQP,QNLI,SST-2,SQuADなどの下流タスクに対するSensi-BERTの有効性が示された。

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