論文の概要: Transformer Fusion with Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05719v2
• Date: Sun, 15 Oct 2023 18:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 02:36:37.361527
• Title: Transformer Fusion with Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送による変圧器核融合
• Authors: Moritz Imfeld, Jacopo Graldi, Marco Giordano, Thomas Hofmann, Sotiris Anagnostidis, Sidak Pal Singh (ETH Zurich)
• Abstract要約: Fusionは、独立に訓練された複数のニューラルネットワークをマージして、それらの能力を組み合わせる技術である。 本稿では,複数のトランスポートを利用したトランスフォーマーネットワークを融合する手法を提案する。 我々のアプローチはバニラ融合を一貫して上回り、驚くほど短い微調整の後、個々の収束親モデルも上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.522230384127347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Fusion is a technique for merging multiple independently-trained neural networks in order to combine their capabilities. Past attempts have been restricted to the case of fully-connected, convolutional, and residual networks. In this paper, we present a systematic approach for fusing two or more transformer-based networks exploiting Optimal Transport to (soft-)align the various architectural components. We flesh out an abstraction for layer alignment, that can generalize to arbitrary architectures -- in principle -- and we apply this to the key ingredients of Transformers such as multi-head self-attention, layer-normalization, and residual connections, and we discuss how to handle them via various ablation studies. Furthermore, our method allows the fusion of models of different sizes (heterogeneous fusion), providing a new and efficient way for compression of Transformers. The proposed approach is evaluated on both image classification tasks via Vision Transformer and natural language modeling tasks using BERT. Our approach consistently outperforms vanilla fusion, and, after a surprisingly short finetuning, also outperforms the individual converged parent models. In our analysis, we uncover intriguing insights about the significant role of soft alignment in the case of Transformers. Our results showcase the potential of fusing multiple Transformers, thus compounding their expertise, in the budding paradigm of model fusion and recombination.
• Abstract（参考訳）: fusionは、複数の独立学習されたニューラルネットワークをマージしてそれらの能力を統合する技術である。 過去の試みは、完全接続、畳み込み、および残留ネットワークの場合に限られてきた。 本稿では,様々なアーキテクチャコンポーネントを(ソフトに)配置する最適なトランスポートを利用する,2つ以上のトランスベースネットワークを融合する系統的アプローチを提案する。 我々は,任意のアーキテクチャに一般化可能なレイヤアライメントの抽象化を具体化し,マルチヘッドセルフアテンションやレイヤ正規化,残差接続といったトランスフォーマーの重要な構成要素に適用し,様々なアブレーション研究を通じてそれらを扱う方法について論じる。 さらに, 異なるサイズのモデル(異種融合)を融合させることにより, トランスフォーマーの圧縮のための新しい効率的な方法を提供する。 提案手法は視覚変換器による画像分類タスクとBERTを用いた自然言語モデリングタスクの両方で評価される。 我々のアプローチはバニラ融合を一貫して上回り、驚くほど短い微調整の後、個々の収束親モデルも上回ります。 その結果,トランスフォーマーの場合,ソフトアライメントが重要な役割を担っているという興味深い知見が得られた。 本研究は,複数のトランスフォーマーを融合させる可能性を示し,モデル融合と再結合の融合パラダイムにおいて,その専門性が高まることを示した。

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