論文の概要: BPDec: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in BERT pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15861v3
• Date: Sat, 8 Jun 2024 10:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.467583
• Title: BPDec: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in BERT pretraining
• Title（参考訳）: BPDec:BERT事前学習におけるマスク言語モデリングデコーダの可能性を明らかにする
• Authors: Wen Liang, Youzhi Liang,
• Abstract要約: BERT (Bidirectional Representations from Transformers) は、自然言語処理の分野に革命をもたらした。 DeBERTaは、BERTのエンコーダモデルに適応した拡張デコーダを導入した。 マスク付き言語モデリングデコーダの設計と研究は不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5919433278490629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) has revolutionized the field of natural language processing through its exceptional performance on numerous tasks. Yet, the majority of researchers have mainly concentrated on enhancements related to the model structure, such as relative position embedding and more efficient attention mechanisms. Others have delved into pretraining tricks associated with Masked Language Modeling, including whole word masking. DeBERTa introduced an enhanced decoder adapted for BERT's encoder model for pretraining, proving to be highly effective. We argue that the design and research around enhanced masked language modeling decoders have been underappreciated. In this paper, we propose several designs of enhanced decoders and introduce BPDec (BERT Pretraining Decoder), a novel method for modeling training. Typically, a pretrained BERT model is fine-tuned for specific Natural Language Understanding (NLU) tasks. In our approach, we utilize the original BERT model as the encoder, making only changes to the decoder without altering the encoder. This approach does not necessitate extensive modifications to the encoder architecture and can be seamlessly integrated into existing fine-tuning pipelines and services, offering an efficient and effective enhancement strategy. Compared to other methods, while we also incur a moderate training cost for the decoder during the pretraining process, our approach does not introduce additional training costs during the fine-tuning phase. We test multiple enhanced decoder structures after pretraining and evaluate their performance on the GLUE tasks and SQuAD tasks. Our results demonstrate that BPDec, having only undergone subtle refinements to the model structure during pretraining, significantly enhances model performance without escalating the finetuning cost, inference time and serving budget.
• Abstract（参考訳）: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、自然言語処理の分野に革命をもたらした。 しかし、ほとんどの研究者は、相対的な位置埋め込みやより効率的な注意機構など、モデル構造に関連する拡張に集中してきた。 Masked Language Modelingに関連する事前トレーニングのトリックには、全体的な単語マスキングも含まれる。 DeBERTaは、BERTのエンコーダモデルに適応した拡張デコーダを導入した。 マスク付き言語モデリングデコーダの設計と研究は不十分である。 本稿では,拡張デコーダの設計とBPDec(BERT Pretraining Decoder)の導入について述べる。 通常、事前訓練されたBERTモデルは、特定の自然言語理解(NLU)タスクのために微調整される。 提案手法では,元のBERTモデルをエンコーダとして使用し,エンコーダを変更することなくデコーダを変更する。 このアプローチはエンコーダアーキテクチャに広範な変更を加える必要はなく、既存の微調整パイプラインやサービスにシームレスに統合され、効率的かつ効果的な拡張戦略を提供する。 他の方法と比較して、プレトレーニングプロセス中にデコーダの適度なトレーニングコストを発生させるのに対し、本手法は微調整フェーズ中に追加のトレーニングコストを導入しない。 我々は,GLUEタスクとSQuADタスクの事前学習後,複数の拡張デコーダ構造をテストし,その性能を評価する。 以上の結果から,BPDecは事前訓練中にモデル構造に微妙な改良を施しただけで,微調整コスト,推論時間,サービス予算を増大させることなく,モデル性能を著しく向上させることがわかった。

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