論文の概要: Wave Network: An Ultra-Small Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02674v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 03:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:56.983334
• Title: Wave Network: An Ultra-Small Language Model
• Title（参考訳）: Wave Network:ウルトラスモール言語モデル
• Authors: Xin Zhang, Victor S. Sheng,
• Abstract要約: 本稿では,新しい超小言語モデルであるWave Networkにおいて,革新的なトークン表現と更新手法を提案する。 具体的には、複雑なベクトルを用いて各トークンを表現し、入力テキストのグローバルな意味論とローカルな意味論の両方を符号化する。 AG Newsテキスト分類タスクの実験では、ランダムなトークン埋め込みから複雑なベクトルを生成する場合、波動干渉で90.91%、波動変調で91.66%の精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.656105779121308
• License:
• Abstract: We propose an innovative token representation and update method in a new ultra-small language model: the Wave network. Specifically, we use a complex vector to represent each token, encoding both global and local semantics of the input text. A complex vector consists of two components: a magnitude vector representing the global semantics of the input text, and a phase vector capturing the relationships between individual tokens and global semantics. Experiments on the AG News text classification task demonstrate that, when generating complex vectors from randomly initialized token embeddings, our single-layer Wave Network achieves 90.91% accuracy with wave interference and 91.66% with wave modulation - outperforming a single Transformer layer using BERT pre-trained embeddings by 19.23% and 19.98%, respectively, and approaching the accuracy of the pre-trained and fine-tuned BERT base model (94.64%). Additionally, compared to BERT base, the Wave Network reduces video memory usage and training time by 77.34% and 85.62% during wave modulation. In summary, we used a 2.4-million-parameter small language model to achieve accuracy comparable to a 100-million-parameter BERT model in text classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい超小言語モデルであるWave Networkにおいて,革新的なトークン表現と更新手法を提案する。 具体的には、複雑なベクトルを用いて各トークンを表現し、入力テキストのグローバルな意味論とローカルな意味論の両方を符号化する。 複素ベクトルは、入力テキストのグローバルセマンティクスを表す等級ベクトルと、個々のトークンとグローバルセマンティクスの関係をキャプチャする位相ベクトルの2つの構成要素から構成される。 AG Newsのテキスト分類タスクの実験では、ランダムに初期化トークン埋め込みから複素ベクトルを生成する場合、波動干渉による90.91%の精度、波動変調による91.66%の精度を達成し、BERTの事前訓練された埋め込みを用いた単一トランスフォーマー層をそれぞれ19.23%、19.98%で上回り、事前訓練されたBERTベースモデル(94.64%)の精度に近づいた。 さらに、BERTベースに比べて、Wave Networkはビデオメモリの使用時間とトレーニング時間を77.34%と85.62%削減している。 要約すると、テキスト分類における100万パラメータBERTモデルに匹敵する精度を達成するために、2.4億パラメータの小さな言語モデルを用いた。

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