論文の概要: Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02980v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 16:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 21:57:47.512408
• Title: Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors
• Title（参考訳）: スクラッチから遠ざかる - データ駆動プライオリティを必要とするロングシーケンスモデルの比較
• Authors: Ido Amos, Jonathan Berant, Ankit Gupta
• Abstract要約: 標準的なデノベーション目的による事前トレーニングは、複数のアーキテクチャで劇的に向上することを示す。 先行研究とは対照的に、適切に事前訓練された場合の長距離アリーナでのS4の性能に適合するバニラトランスフォーマーが見つかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.09675645981635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling long-range dependencies across sequences is a longstanding goal in machine learning and has led to architectures, such as state space models, that dramatically outperform Transformers on long sequences. However, these impressive empirical gains have been by and large demonstrated on benchmarks (e.g. Long Range Arena), where models are randomly initialized and trained to predict a target label from an input sequence. In this work, we show that random initialization leads to gross overestimation of the differences between architectures and that pretraining with standard denoising objectives, using $\textit{only the downstream task data}$, leads to dramatic gains across multiple architectures and to very small gaps between Transformers and state space models (SSMs). In stark contrast to prior works, we find vanilla Transformers to match the performance of S4 on Long Range Arena when properly pretrained, and we improve the best reported results of SSMs on the PathX-256 task by 20 absolute points. Subsequently, we analyze the utility of previously-proposed structured parameterizations for SSMs and show they become mostly redundant in the presence of data-driven initialization obtained through pretraining. Our work shows that, when evaluating different architectures on supervised tasks, incorporation of data-driven priors via pretraining is essential for reliable performance estimation, and can be done efficiently.
• Abstract（参考訳）: シーケンス間の長距離依存性のモデリングは機械学習の長年の目標であり、長いシーケンスでトランスフォーマーを劇的に上回る状態空間モデルのようなアーキテクチャへと導かれる。 しかし、これらの印象的な経験的利益は、モデルがランダムに初期化され、入力シーケンスからターゲットラベルを予測するために訓練されたベンチマーク(例えば、ロングレンジアリーナ)で大きく実証されてきた。 そこで本研究では,ランダム初期化は,$\textit{only the lower task data}$ を用いて,アーキテクチャ間の差異と標準的デノイジング目的の事前学習を大々的に過大評価し,複数のアーキテクチャにまたがる劇的な向上と,トランスフォーマと状態空間モデル(ssm)の間のギャップを極小にすることを示す。 従来の作業とは対照的に,Long Range ArenaにおけるS4の性能に適合するバニラトランスフォーマーが発見され,PathX-256タスクにおけるSSMの最高の報告結果を20絶対点改善する。 次に, 事前学習により得られたデータ駆動初期化の存在下で, 従来提案されていたSSMのパラメータ化の有用性を分析した。 本研究は,教師付きタスクで異なるアーキテクチャを評価する場合,事前学習によるデータ駆動前処理の導入が信頼性の高い性能推定に不可欠であり,効率的に実施可能であることを示す。

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