論文の概要: MCSD: An Efficient Language Model with Diverse Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12230v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 03:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 22:58:48.331685
• Title: MCSD: An Efficient Language Model with Diverse Fusion
• Title（参考訳）: MCSD: 拡散融合を用いた効率的な言語モデル
• Authors: Hua Yang, Duohai Li, Shiman Li,
• Abstract要約: MCSDモデルは線形スケーリングと高速推論速度を備えた効率的な言語モデルである。 推論過程を反復表現に定式化し、空間複雑性を$O(1)$に、時間複雑性を$O(N)$に分割する。 実験の結果, MCSDはトランスフォーマーに比べてスループットが高く, メモリ消費も低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3772986620114387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers excel in Natural Language Processing (NLP) due to their prowess in capturing long-term dependencies but suffer from exponential resource consumption with increasing sequence lengths. To address these challenges, we propose MCSD model, an efficient language model with linear scaling and fast inference speed. MCSD model leverages diverse feature fusion, primarily through the multi-channel slope and decay (MCSD) block, to robustly represent features. This block comprises slope and decay sections that extract features across diverse temporal receptive fields, facilitating capture of both local and global information. In addition, MCSD block conducts element-wise fusion of diverse features to further enhance the delicate feature extraction capability. For inference, we formulate the inference process into a recurrent representation, slashing space complexity to $O(1)$ and time complexity to $O(N)$ respectively. Our experiments show that MCSD attains higher throughput and lower GPU memory consumption compared to Transformers, while maintaining comparable performance to larger-scale language learning models on benchmark tests. These attributes position MCSD as a promising base for edge deployment and embodied intelligence.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理(NLP)において、長期依存を捕捉する能力から優れているが、シーケンス長の増加とともに指数的なリソース消費に悩まされている。 これらの課題に対処するために,線形スケーリングと高速推論速度を備えた効率的な言語モデルであるMCSDモデルを提案する。 MCSDモデルは多チャンネルスロープと崩壊ブロック(MCSD)を通して様々な特徴融合を活用し、特徴を頑健に表現する。 このブロックは傾斜部と崩壊部から構成され、様々な時間的受容領域にまたがる特徴を抽出し、局所情報とグローバル情報の両方を捕捉する。 さらに、MCSDブロックは様々な特徴を要素的に融合させ、繊細な特徴抽出能力をさらに強化する。 推論のために、推論プロセスを反復表現に定式化し、空間複雑性を$O(1)$に、時間複雑性を$O(N)$に分割する。 実験の結果,MCSD は Transformers と比較して高いスループットと低GPU メモリ消費を実現し,ベンチマークテストにおける大規模言語学習モデルと同等の性能を維持した。 これらの属性は、MCSDをエッジデプロイメントとインテリジェンスを具現化する有望な基盤として位置づけている。

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