因此，RoBERTa在GLUE基准测试结果上优于BERT和XLNet。另一方面，为了减少BERT或相关模型的计算（训练，预测）时间，理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。其实有许多方法可以做到这一点，包括剪枝，蒸馏和量化，然而，所有这些都会导致预测指标更低。DistilBERT学习了BERT的蒸馏（近似）版本，保留了95％的性能，但只...
DistilBERT是一种蒸馏(近似)版本的BERT。它保留了BERT大概97%的性能,但仅有一半的参数量。具体来说,它没有Token-type Embeddings和Pooler,仅保留了Google BERT的一半图层。DistilBERT使用了一种称为蒸馏的技术,它将Google的BERT近似为一个较小的神经网络。这个想法是,一旦训练了大型神经网络,就可以使用较小的网络来...
如果你真的需要推理速度快一点,可以接受代价是预测精度稍微下降那么一些的话,那么 DistilBERT 会是一个合适的选择,但是,如果你还在寻找最佳的预测性能,你最好使用 Facebook 的 RoBERTa。 从理论上讲,基于 XLNet 置换的训练应该能处理好依赖关系,并且可能在长期运行中能表现出更好的性能。 但是,Google 的 BERT 确实...
如果大家希望获得更快的推理速度,并能够接受在预测精度方面的一点点妥协,那么DistilBERT应该是最合适的选项。但是,如果各位高度关注预测性能,那么Facebook的RoBERTa无疑才是理想方案。 从理论角度看,XLNet基于排序的训练方法应该能够更好地处理依赖关系,并有望在长期运行中带来更好的性能表现。 然而谷歌BERT本身已经拥有...
图2:RoBERTa 的性能比较。 另一方面,为了减少 BERT 或相关模型的计算(训练,预测)时间,理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。其实有许多方法可以做到这一点,包括剪枝,蒸馏和量化,然而,所有这些都会导致预测指标更低。 DistilBERT 学习了 BERT 的蒸馏(近似)版本,保留了 95%的性能,但只使用了一半的参数。 具体...
图2:RoBERTa的性能比较。 另一方面,为了减少BERT或相关模型的计算(训练,预测)时间,理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。其实有许多方法可以做到这一点,包括剪枝,蒸馏和量化,然而,所有这些都会导致预测指标更低。 DistilBERT学习了BERT的蒸馏(近似)版本,...
因此,RoBERTa在GLUE基准测试结果上优于BERT和XLNet。 另一方面,为了减少BERT或相关模型的计算(训练,预测)时间,理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。其实有许多方法可以做到这一点,包括剪枝,蒸馏和量化,然而,所有这些都会导致预测指标更低。 DistilBERT学习了BERT的蒸馏(近似)版本,保留了95%的性能,但只使用了一半...
因此,RoBERTa在GLUE基准测试结果上优于BERT和XLNet。 另一方面,为了减少BERT或相关模型的计算(训练,预测)时间,理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。其实有许多方法可以做到这一点,包括剪枝,蒸馏和量化,然而,所有这些都会导致预测指标更低。 DistilBERT学习了BERT的蒸馏(近似)版本,保留了95%的性能,但只使用了一半...
RoBERTa 性能比较结果。 在另一方面,为了缩短 BERT 及相关模型的计算(训练、预测)时长,合乎逻辑的尝试自然是选择规模较小的网络以获得类似的性能。目前的剪枝、蒸馏与量化方法都能实现这种效果,但也都会在一定程度上降低预测性能。 DistilBERT DistilBERT 对 BERT 的一套蒸馏(近似)版本进行学习,性能可达 BERT 的约 ...
RoBERTa 性能比较结果。 在另一方面,为了缩短 BERT 及相关模型的计算(训练、预测)时长,合乎逻辑的尝试自然是选择规模较小的网络以获得类似的性能。目前的剪枝、蒸馏与量化方法都能实现这种效果,但也都会在一定程度上降低预测性能。 DistilBERT DistilBERT 对 BERT 的一套蒸馏(近似)版本进行学习,性能可达 BERT 的约 ...