論文の概要: Minimizing PLM-Based Few-Shot Intent Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09943v2
• Date: Sun, 15 Sep 2024 15:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 01:26:30.175184
• Title: Minimizing PLM-Based Few-Shot Intent Detectors
• Title（参考訳）: PLMを用いたFew-Shot Intent Detectorの最小化
• Authors: Haode Zhang, Albert Y. S. Lam, Xiao-Ming Wu,
• Abstract要約: PLMをベースとしたインテント検出装置のサイズを最小化する手法について検討する。 具体的には、データ拡張に大規模言語モデル(LLM)を使用し、知識蒸留に最先端のモデル圧縮法を用い、V-Pruneと呼ばれる語彙解析機構を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.05344006236205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research has demonstrated the feasibility of training efficient intent detectors based on pre-trained language model~(PLM) with limited labeled data. However, deploying these detectors in resource-constrained environments such as mobile devices poses challenges due to their large sizes. In this work, we aim to address this issue by exploring techniques to minimize the size of PLM-based intent detectors trained with few-shot data. Specifically, we utilize large language models (LLMs) for data augmentation, employ a cutting-edge model compression method for knowledge distillation, and devise a vocabulary pruning mechanism called V-Prune. Through these approaches, we successfully achieve a compression ratio of 21 in model memory usage, including both Transformer and the vocabulary, while maintaining almost identical performance levels on four real-world benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ラベル付きデータによる事前学習言語モデル~(PLM)に基づく効率的な意図検出の訓練が可能であることが実証されている。 しかし、モバイルデバイスのようなリソース制約のある環境にこれらの検出器を配置することは、そのサイズが大きいため、課題となる。 本研究では, PLM をベースとしたインテント検出装置のサイズを最小化するため, この課題に対処することを目的としている。 具体的には,大規模言語モデル(LLM)をデータ拡張に利用し,知識蒸留に最先端モデル圧縮法を用い,V-Pruneと呼ばれる語彙解析機構を考案する。 これらの手法により,トランスフォーマーとボキャブラリの両方を含むモデルメモリ使用率21の圧縮比を実現し,実世界の4つのベンチマークでほぼ同じ性能を維持した。

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