論文の概要: Adaptable Embeddings Network (AEN)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13786v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 02:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:37.342079
• Title: Adaptable Embeddings Network (AEN)
• Title（参考訳）: Adaptable Embeddings Network (AEN)
• Authors: Stan Loosmore, Alexander Titus,
• Abstract要約: 我々はカーネル密度推定(KDE)を用いた新しいデュアルエンコーダアーキテクチャであるAdaptable Embeddings Networks (AEN)を紹介する。 AENは、再トレーニングせずに分類基準のランタイム適応を可能にし、非自己回帰的である。 アーキテクチャのプリプロセスとキャッシュ条件の埋め込み能力は、エッジコンピューティングアプリケーションやリアルタイム監視システムに最適である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: Modern day Language Models see extensive use in text classification, yet this comes at significant computational cost. Compute-effective classification models are needed for low-resource environments, most notably on edge devices. We introduce Adaptable Embeddings Networks (AEN), a novel dual-encoder architecture using Kernel Density Estimation (KDE). This architecture allows for runtime adaptation of classification criteria without retraining and is non-autoregressive. Through thorough synthetic data experimentation, we demonstrate our model outputs comparable and in certain cases superior results to that of autoregressive models an order of magnitude larger than AEN's size. The architecture's ability to preprocess and cache condition embeddings makes it ideal for edge computing applications and real-time monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 現代の言語モデルは、テキスト分類に広く使われているが、これはかなりの計算コストがかかる。 低リソース環境、特にエッジデバイスでは、計算効率のよい分類モデルが必要である。 本稿では,カーネル密度推定(KDE)を用いた新しいデュアルエンコーダアーキテクチャであるAdaptable Embeddings Networks (AEN)を紹介する。 このアーキテクチャは、再訓練せずに分類基準のランタイム適応を可能にし、非自己回帰的である。 完全合成データ実験により,AENの規模より桁違いに大きい自己回帰モデルよりも優れた結果が得られることを示す。 アーキテクチャのプリプロセスとキャッシュ条件の埋め込み能力は、エッジコンピューティングアプリケーションやリアルタイム監視システムに最適である。

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