論文の概要: Banyan: Improved Representation Learning with Explicit Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17771v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 13:51:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.681756
• Title: Banyan: Improved Representation Learning with Explicit Structure
• Title（参考訳）: Banyan: 明示的な構造による表現学習の改善
• Authors: Mattia Opper, N. Siddharth,
• Abstract要約: 明示的な階層構造を利用して意味表現を効率的に学習するモデルであるBanyanを提案する。 リソース制約のある環境での効率よく解釈可能なNLPの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4044968357361745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Banyan, a model that efficiently learns semantic representations by leveraging explicit hierarchical structure. While transformers excel at scale, they struggle in low-resource settings. Conversely recent structured models have shown promise as efficient learners, but lack performance. Banyan bridges this gap with two key innovations: an entangled hierarchical tree structure and diagonalized message passing, enabling it to outperform larger transformer models with just 14 non-embedding parameters. It excels in low-resource settings, offering a viable alternative for under-represented languages and highlighting its potential for efficient, interpretable NLP in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 明示的な階層構造を利用して意味表現を効率的に学習するモデルであるBanyanを提案する。 トランスフォーマーは大規模に優れているが、低リソース環境では苦労している。 逆に、最近の構造化モデルは、効率的な学習者としての約束を示すが、性能は欠落している。 Banyan氏はこのギャップを2つの重要なイノベーションで埋める: 絡み合った階層木構造と対角化メッセージパッシング。 リソース制約のある環境での効率よく解釈可能なNLPの可能性を強調している。

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