論文の概要: Is Modularity Transferable? A Case Study through the Lens of Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18804v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 17:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 15:50:03.340913
• Title: Is Modularity Transferable? A Case Study through the Lens of Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: モジュール性伝達は可能か? : 知識蒸留レンズを用いたケーススタディ
• Authors: Mateusz Klimaszewski, Piotr Andruszkiewicz, Alexandra Birch,
• Abstract要約: 同族PLM間で事前訓練されたタスク固有のPEFTモジュールを転送するための極めて簡単なアプローチを提案する。 また,不整合性PLM間のモジュールの移動を,推論複雑性の変化を伴わずに行う方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.37775534633868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of Modular Deep Learning showcases its potential in various Natural Language Processing applications. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) modularity has been shown to work for various use cases, from domain adaptation to multilingual setups. However, all this work covers the case where the modular components are trained and deployed within one single Pre-trained Language Model (PLM). This model-specific setup is a substantial limitation on the very modularity that modular architectures are trying to achieve. We ask whether current modular approaches are transferable between models and whether we can transfer the modules from more robust and larger PLMs to smaller ones. In this work, we aim to fill this gap via a lens of Knowledge Distillation, commonly used for model compression, and present an extremely straightforward approach to transferring pre-trained, task-specific PEFT modules between same-family PLMs. Moreover, we propose a method that allows the transfer of modules between incompatible PLMs without any change in the inference complexity. The experiments on Named Entity Recognition, Natural Language Inference, and Paraphrase Identification tasks over multiple languages and PEFT methods showcase the initial potential of transferable modularity.
• Abstract（参考訳）: Modular Deep Learningの台頭は、様々な自然言語処理アプリケーションにおけるその可能性を示している。 パラメータ効率細調整(PEFT)のモジュラリティは、ドメイン適応から多言語設定まで、さまざまなユースケースで有効であることが示されている。 しかしながら、これらの作業はすべて、モジュールコンポーネントがトレーニングされ、1つのトレーニング済み言語モデル(PLM)内にデプロイされる場合をカバーする。 このモデル固有のセットアップは、モジュラーアーキテクチャが達成しようとしている、非常にモジュール性に関する大きな制限となります。 現在のモジュラーアプローチがモデル間で転送可能であるか、より堅牢でより大きなPLMからより小さなPLMへモジュールを転送できるかどうかを問う。 本研究では,モデル圧縮によく用いられる知識蒸留のレンズを用いて,このギャップを埋めることを目的としている。 さらに,不適合なPLM間のモジュールの移動を,推論複雑性の変化を伴わずに行う方法を提案する。 Named Entity Recognition, Natural Language Inference, Paraphrase Identification task over multiple languages and PEFT methodという実験は、転送可能なモジュラリティの最初の可能性を示している。

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