論文の概要: Progressive Distillation Based on Masked Generation Feature Method for Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12997v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 09:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.493203
• Title: Progressive Distillation Based on Masked Generation Feature Method for Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: 知識グラフ補完のためのマスケ生成特徴法に基づく進行蒸留
• Authors: Cunhang Fan, Yujie Chen, Jun Xue, Yonghui Kong, Jianhua Tao, Zhao Lv,
• Abstract要約: そこで本稿では,KGCタスクのためのマスク生成機能に基づくプログレッシブ蒸留法を提案する。 具体的には、PLMの予蒸留を行い、高品質の教師モデルを取得し、PLMネットワークを圧縮し、マルチグレードの学生モデルを得る。 実験により, 予蒸留段階のモデルが, 既存の最先端手法を超越していることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.297959023968165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, knowledge graph completion (KGC) models based on pre-trained language model (PLM) have shown promising results. However, the large number of parameters and high computational cost of PLM models pose challenges for their application in downstream tasks. This paper proposes a progressive distillation method based on masked generation features for KGC task, aiming to significantly reduce the complexity of pre-trained models. Specifically, we perform pre-distillation on PLM to obtain high-quality teacher models, and compress the PLM network to obtain multi-grade student models. However, traditional feature distillation suffers from the limitation of having a single representation of information in teacher models. To solve this problem, we propose masked generation of teacher-student features, which contain richer representation information. Furthermore, there is a significant gap in representation ability between teacher and student. Therefore, we design a progressive distillation method to distill student models at each grade level, enabling efficient knowledge transfer from teachers to students. The experimental results demonstrate that the model in the pre-distillation stage surpasses the existing state-of-the-art methods. Furthermore, in the progressive distillation stage, the model significantly reduces the model parameters while maintaining a certain level of performance. Specifically, the model parameters of the lower-grade student model are reduced by 56.7\% compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 近年,事前学習言語モデル(PLM)に基づく知識グラフ補完(KGC)モデルが有望な結果を示している。 しかしながら、PLMモデルの大量のパラメータと高い計算コストは、下流タスクにおけるそれらの応用に課題をもたらす。 そこで本研究では,KGCタスクのマスク生成機能に基づくプログレッシブ蒸留法を提案し,事前学習モデルの複雑さを著しく低減することを目的とした。 具体的には、PLMの予蒸留を行い、高品質の教師モデルを取得し、PLMネットワークを圧縮し、マルチグレードの学生モデルを得る。 しかし、伝統的な特徴蒸留は教師モデルにおける情報の単一の表現の制限に悩まされている。 この問題を解決するために,よりリッチな表現情報を含む教師学生特徴のマスク生成を提案する。 さらに,教師と生徒の表現能力には大きなギャップがある。 そこで我々は,各学年レベルで生徒モデルを蒸留する段階的蒸留法を設計し,教師から生徒への効率的な知識伝達を可能にした。 実験により, 予蒸留段階のモデルが, 既存の最先端手法を超越していることが実証された。 さらに, プログレッシブ蒸留段階では, 一定の性能を維持しながら, モデルパラメータを著しく低減する。 特に、下級学生モデルのモデルパラメータは、ベースラインと比較して56.7\%削減される。

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