論文の概要: Extending Input Contexts of Language Models through Training on Segmented Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14633v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 04:14:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 19:23:31.677196
• Title: Extending Input Contexts of Language Models through Training on Segmented Sequences
• Title（参考訳）: セグメンテーション系列の学習による言語モデルの入力コンテキストの拡張
• Authors: Petros Karypis, Julian McAuley, George Karypis
• Abstract要約: 本研究では,事前学習したモデルの入力コンテキストサイズをアーキテクチャ変更なしに拡張する訓練手法を開発した。 提案手法は,パープレキシティを改善しつつ,入力コンテキストを4倍に拡張できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.68950023062612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effectively training language models on long inputs poses many technical challenges. As a cost consideration, languages models are pretrained on a fixed sequence length before being adapted to longer sequences. We explore various methods for adapting models to longer inputs by training on segmented sequences and an interpolation-based method for extending absolute positional embeddings. We develop a training procedure to extend the input context size of pretrained models with no architectural changes and no additional memory costs than training on the original input lengths. By sub-sampling segments from long inputs while maintaining their original position the model is able to learn new positional interactions. Our method benefits both models trained with absolute positional embeddings, by extending their input contexts, as well as popular relative positional embedding methods showing a reduced perplexity on sequences longer than they were trained on. We demonstrate our method can extend input contexts by a factor of 4x while improving perplexity.
• Abstract（参考訳）: 長い入力で言語モデルを効果的にトレーニングすることは、多くの技術的課題をもたらす。 コストを考慮すると、言語モデルは長いシーケンスに適応する前に一定のシーケンス長で事前学習される。 セグメンテーションシーケンスのトレーニングによるモデルの長い入力への適応法と絶対位置埋め込みの拡張のための補間ベース手法について検討する。 我々は,事前学習したモデルの入力コンテキストサイズを,アーキテクチャ上の変更やメモリコストを伴わずに拡張する訓練手法を開発した。 長い入力からセグメントをサブサンプリングすることで、モデルは元の位置を維持しながら新しい位置の相互作用を学ぶことができる。 本手法は,入力コンテキストを拡張することで絶対位置埋め込みを訓練したモデルと,訓練よりも長いシーケンスのパープレキシティを示す一般的な相対位置埋め込み法の両方にメリットがある。 提案手法は,入力コンテキストを4倍に拡張し,パープレキシティを向上できることを示す。

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