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기술

FastBERT

FastBERT기술
연구 공개
2020년
발표
ACL 2020
중간 분류기 학습
자기 증류
종료 판단
정규화 엔트로피 기반 불확실성
FastBERT는 자기 증류로 중간 분류기를 학습하고 입력별 불확실성에 따라 추론 깊이를 정하는 BERT 계열 방법이다. 종료 임계값을 조절해 계산 비용과 성능 사이의 절충을 선택한다.

본체와 분기 분류기

트랜스포머 블록의 출력에 작은 학생 분류기를 붙이고 마지막 출력에는 교사 분류기를 둔다. 중간 분류기는 간단한 입력을 더 이른 층에서 판정하는 출구로 사용한다.

같은 모형 안의 자기 증류

본체와 교사 분류기를 과제에 미세조정한 뒤 그 출력을 학생 분류기들의 학습 목표로 사용한다. 교사와 학생의 출력이 같은 모형 안에 있으며 학생을 학습할 때 본체는 고정한다.

입력에 따라 계산량 정하기

각 층에서 학생 출력의 불확실성을 측정한다. 임계값보다 낮으면 결과를 내보내고 높으면 다음 층으로 진행한다. 연구는 영어와 중국어 자료에서 여러 임계값의 정확도와 계산 비용을 비교했다.

관련 문서

DeeBERT / LayerDrop / DynaBERT / TinyBERT / DistilBERT / MiniLM과 MiniLMv2