論文の概要: Parameter-Efficient Transformer Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02266v1
• Date: Sun, 04 May 2025 21:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.518344
• Title: Parameter-Efficient Transformer Embeddings
• Title（参考訳）: パラメータ効率の良い変圧器埋め込み
• Authors: Henry Ndubuaku, Mouad Talhi,
• Abstract要約: 本稿では,トークンの埋め込みベクトルをトークンIDから直接決定的に生成する手法を提案する。 自然言語推論タスクで標準トランスフォーマーとアーキテクチャをトレーニングします。 提案手法は, パラメータをはるかに少なくし, 高速かつ効果的に動作し, ドロップアウトを必要とせずに性能を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embedding layers in transformer-based NLP models typically account for the largest share of model parameters, scaling with vocabulary size but not yielding performance gains proportional to scale. We propose an alternative approach in which token embedding vectors are first generated deterministically, directly from the token IDs using a Fourier expansion of their normalized values, followed by a lightweight multilayer perceptron (MLP) that captures higher-order interactions. We train standard transformers and our architecture on natural language inference tasks (SNLI and MNLI), and evaluate zero-shot performance on sentence textual similarity (STS-B). Our results demonstrate that the proposed method achieves competitive performance using significantly fewer parameters, trains faster, and operates effectively without the need for dropout. This proof-of-concept study highlights the potential for scalable, memory-efficient language models and motivates further large-scale experimentation based on our findings.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのNLPモデルに層を埋め込むことはモデルパラメータの最大シェアを占め、語彙サイズでスケールするが、スケールに比例しない。 本稿では,トークン埋め込みベクトルをトークンIDから直接,その正規化値のフーリエ展開を用いて決定的に生成する手法を提案し,次いで高次相互作用を捉える軽量多層パーセプトロン(MLP)を提案する。 我々は,自然言語推論タスク(SNLI,MNLI)の標準変換器とアーキテクチャを訓練し,テキストの類似性(STS-B)に基づいてゼロショット性能を評価する。 提案手法は, パラメータが大幅に少なく, 訓練速度が向上し, ドロップアウトを必要とせず, 効果的に動作可能であることを示す。 この概念実証研究は、スケーラブルでメモリ効率のよい言語モデルの可能性を強調し、我々の研究結果に基づくより大規模な実験を動機付けている。

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