2020ACL読み会_FastBERT:-a-Self-distilling-BERT-with-Adaptive-Inference-Time

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1. 紹介者：⼭下郁海 (TMU M1 ⼩町研究室) 2020/08/06 @ ACL2020 読み会
2. Abstract • 速度をチューニング可能な BERT ベースのモデル FastBERT を提案 • 推論時の速度を柔軟に変更可能 (adaptive inference) であり、冗⻑な計算 を減らしている • 学習時には knowledge distillation の考え⽅をもとにした独⾃の⼿法 self- distillation を⽤いている 1
3. Introduction • 近年⼤きな成功を収めている pre-trained モデルは計算コストが⾼く推論 も遅いため実⽤的ではない Ø この問題解決のために Knowledge Distillation などの⼿法が提案され ている (DistillBERT など) • 多くの NLP のデータセットには様々な難易度のデータが含まれている ü 使⽤する層の数を動的に減らすことのできる FastBERT を提案 ü 学習時の self-distillation と推論時の adaptive inference という⼆つの新し い考え⽅を⽤いて推論速度の向上を図った 2
4. 3 Model architecture
5. Model training 1. Backbone Pre-training • BERT モデルの事前学習 • BERT ベースのモデルならなんでもいい (RoBERTa, ERNIE など) 2. Fine-tuning for backbone • 最終層の教師分類器の学習 3. Self-distillation for branch • 各層の分類器の学習 • 教師分類器からの self-distillation を⾏なっている 4
6. Self-distillation for branch • 教師分類器の出⼒をもとに self-distillation を⾏う ! : ⽣徒側の分類器の予測 " : 教師側の分類器の予測 • 教師分類器の出⼒があれば良いのでラベルなしデータの利⽤が可能 Ø ただしこの論⽂内にラベルなしデータを⽤いたような記述はなし • これまでの蒸留⼿法とは異なり教師側も⽣徒側も同じモデル Ø 他の pre-trained モデルを⽤意する必要がない 5
7. Adaptive inference • 推論時に各層で分類の出⼒を⾏う • 仮説：不確かさが低ければ精度は⾼い Ø 不確かさが低いものはその時点で出⼒を確定し後の層には回さない • 不確かさの閾値として speed を設定 Ø 不確かさが speed 以下なら出⼒を確定 Ø この値を変える事で推論速度を調節可能 6
8. Settings • Data : Ø 中国語と英語の分類タスクのデータを各 6 種類 Ø Chinese : ChnSentiCorp, Book review, Shopping review, Weibo and THUCNews Ø English : Ag.News, Amz.F, DBpedia, Yahoo, Yelp.F and Yelp.P • Model : BERT-base model (Google-research) • Baselines : BERT, DistillBERT • Evaluation Metrics : Ø Accuracy Ø FLOPs (Floating-point operations) 7
9. Results 8
10. Trade-offs • 速度の向上は最⼤12倍 • 速度を上げても精度がほとんど損なわれていない 9
11. Hypothesis verification • 仮説：不確かさが低ければ精度は⾼い Ø 結果を⾒るとどの層でも不確かさが低ければ精度が⾼いことがわかる • 最初の層が強そうに⾒えるがそうではない Ø 最後の層ではほとんどのデータの不確かさが低いため 10
12. Distribution analysis • speed が 0.8 の場合 60 % 程度のデータを最初の層 のみで処理できている • 低い層では不確かさが⾼いものが多く、低い層の 出⼒結果は⾼い層の出⼒結果によって翻っている かもしれない 11
13. Ablation study • without distillation : 全分類器を fine-tuning 時に学習 • without adaptive inference : 何層で出⼒するかが事前に決められた設 定 • 同じレベルの⾼速化がなされている状態 では self-distillation と adaptive inference の双⽅を使ったモデルのスコアが最も良 い 12
14. Conclusion • スピードをコントロールして速度を上げられる実⽤的な BERT である FastBERT を提案 • self-distillation と adaptive inference の⼆つの新しい⼿法を導⼊ • 結果的に精度を損なわずに速度を上げる（コントロールする）実⽤的な モデルの学習が可能になった 13