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기술

SqueezeBERT

SqueezeBERT기술
연구 공개
2020년
주요 구성
그룹 합성곱
목표 환경
스마트폰 등 모바일 장치
언어 평가
GLUE
SqueezeBERT는 자기 어텐션 층의 여러 연산에 그룹 합성곱을 활용하는 경량 언어 모형이다. 컴퓨터 비전의 효율적인 신경망 설계를 자연어 처리에 적용해 모바일 실행 비용을 줄이려 한다.

모바일 언어 모형의 비용

성능이 높은 언어 모형도 계산량이 크면 모바일 장치에서 응답이 늦어질 수 있다. SqueezeBERT는 모형을 배치할 실제 장치의 실행 효율을 설계 문제로 다룬다.

비전 설계 기법의 적용

그룹 합성곱은 연산을 그룹으로 나누어 계산하는 방식이다. 연구는 자기 어텐션 층의 여러 연산을 이 방식으로 대체하는 구성을 제시했다. 어텐션 전체를 없앤 구조라는 뜻은 아니다.

실행시간과 언어 성능

Pixel 3에서 BERT-base와 실행 속도를 비교하고 GLUE에서 언어 성능을 평가했다. 이 결과는 해당 장치와 설정에서의 비교이며 다른 하드웨어에서도 같은 배속을 보장하는 값으로 해석하지 않는다.

관련 문서

Lite Transformer / Funnel-Transformer / AutoTinyBERT / DynaBERT / NAS-BERT / HW-NAS-Bench