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BERTの重要な構成要素であるLayerNormを活用した効率的なファインチューニング


コアコンセプト
BERTのファインチューニングにおいて、LayerNormが最も重要な構成要素であり、LayerNormのみをファインチューニングすることで、パラメータ数を大幅に削減しつつ、ほぼ同等の性能を達成できることを示した。
抽象
本論文では、BERTモデルの各構成要素がファインチューニング時にどのように変化するかを分析し、LayerNormが最も大きな変化を受けることを明らかにした。 さらに、LayerNormのパラメータのみをファインチューニングすることで、他の手法と同等の、あるいはそれ以上の性能を達成できることを示した。 具体的には以下の通り: BERTモデルの各構成要素の変化を分析した結果、LayerNormが最も大きな変化を受けることが分かった。 LayerNormのみをファインチューニングする手法を提案し、他の手法(Bitfit、ランダム選択)と比較したところ、LayerNormのみのファインチューニングでほぼ同等の性能が得られた。 LayerNormのパラメータの中でも重要な部分を選択的にファインチューニングすることで、パラメータ数を大幅に削減しつつ、ほぼ同等の性能を達成できることを示した。 LayerNormの中でも最終層のLayerNormに重要な情報が集中していることが分かった。 LayerNormのバイアス項の方が重要度が高いことが分かった。
統計
BERTモデルの全パラメータ数は333,581,314個である。 Bitfitは274,434個のパラメータを、LayerNormは51,202個のパラメータを使用する。
引用
"LayerNormは、BERTモデルの中で最も重要な構成要素の1つである。" "LayerNormのみをファインチューニングすることで、他の手法と同等の、あるいはそれ以上の性能を達成できる。" "LayerNormのパラメータの中でも重要な部分を選択的にファインチューニングすることで、パラメータ数を大幅に削減しつつ、ほぼ同等の性能を達成できる。"

から抽出された主要な洞察

by Taha Valizad... arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20284.pdf
LayerNorm

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