論文の概要: How Redundant Is the Transformer Stack in Speech Representation Models?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16302v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 11:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 09:03:58.433204
- Title: How Redundant Is the Transformer Stack in Speech Representation Models?
- Title（参考訳）: 音声表現モデルにおけるトランスフォーマースタックの冗長性
- Authors: Teresa Dorszewski, Albert Kj{\o}ller Jacobsen, Lenka T\v{e}tkov\'a,
Lars Kai Hansen
- Abstract要約: 自己教師付き音声表現モデルは、音声認識、話者識別、感情検出など様々なタスクにおいて顕著な性能を示した。
近年, 変圧器モデルの研究により, 層間に高い冗長性と, 重要な刈り取りの可能性が確認されている。
後処理を必要とせず,変換器を用いた音声表現モデルの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3873323883842132
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised speech representation models, particularly those leveraging
transformer architectures, have demonstrated remarkable performance across
various tasks such as speech recognition, speaker identification, and emotion
detection. Recent studies on transformer models revealed a high redundancy
between layers and the potential for significant pruning, which we will
investigate here for transformer-based speech representation models. We perform
a detailed analysis of layer similarity in speech representation models using
three similarity metrics: cosine similarity, centered kernel alignment, and
mutual nearest-neighbor alignment. Our findings reveal a block-like structure
of high similarity, suggesting two main processing steps and significant
redundancy of layers. We demonstrate the effectiveness of pruning
transformer-based speech representation models without the need for
post-training, achieving up to 40% reduction in transformer layers while
maintaining over 95% of the model's predictive capacity. Furthermore, we employ
a knowledge distillation method to substitute the entire transformer stack with
mimicking layers, reducing the network size 95-98% and the inference time by up
to 94%. This substantial decrease in computational load occurs without
considerable performance loss, suggesting that the transformer stack is almost
completely redundant for downstream applications of speech representation
models.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き音声表現モデル、特にトランスフォーマーアーキテクチャを利用するモデルは、音声認識、話者識別、感情検出といった様々なタスクにおいて顕著な性能を示している。
変圧器モデルに関する最近の研究により, 層間に高い冗長性と, 有意な刈り取りの可能性を明らかにし, トランスフォーマに基づく音声表現モデルについて検討する。
音声表現モデルにおいて,コサイン類似度,中心核アライメント,近接近傍アライメントという3つの類似度指標を用いて,層間類似度を詳細に解析する。
以上の結果から,ブロック状構造は高い類似性を示し,2つの主要な処理ステップとレイヤーの顕著な冗長性が示唆された。
本研究では,変換器をベースとした音声表現モデルにおいて,後処理を必要とせず,最大40%の変換器層削減を実現し,95%以上の予測能力を維持できることを示す。
さらに,全変圧器スタックを模擬層に置換し,ネットワークサイズ95～98%,推論時間を最大94%削減する知識蒸留手法を採用した。
この計算負荷の大幅な減少は、かなりの性能損失を伴わずに起こり、この変換器スタックは、音声表現モデルの下流の応用には、ほぼ完全に冗長であることを示す。
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