
摘要
我们提出了一种针对Transformer模型(Vaswani等,2017)的参数共享方法。该方法放宽了广泛采用的技术——即在所有层之间共享同一组参数(如通用Transformer,Dehghani等,2019)——以提升计算效率。为此,我们提出了三种参数分配策略:序列(Sequence)、循环(Cycle)以及反向循环(Cycle (rev)),用于为每一层分配参数。实验结果表明,所提出的策略在参数量和计算时间方面均具有较高的效率。此外,我们还验证了在使用大量训练数据(如近期WMT竞赛所采用的数据规模)的配置下,该方法同样表现出良好的有效性。
代码仓库
takase/share_layer_params
官方
pytorch
GitHub 中提及
jaketae/param-share-transformer
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| machine-translation-on-wmt2014-english-german | Transformer Cycle (Rev) | BLEU score: 35.14 SacreBLEU: 33.54 |