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...
RoBERTa，在Facebook上推出的Robustly是BERT的优化方案，RoBERTa在BERT的基础上进行再训练，改进了训练方法，还增加了1000％的数据，强化了计算能力。为了优化训练程序，RoBERTa从BERT的预训练程序中删除了结构预测（NSP）任务，引入了动态掩蔽，以便在训练期间使掩蔽的标记发生变化。在这过程中也证实了大批次的训练规模在...
因此,RoBERTa在GLUE基准测试结果上优于BERT和XLNet: 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...
RoBERTa RoBERTa 是Facebook公司推出的,经过健壮性优化的 BERT 改进方案。从本质上讲,RobERTa 在 BERT 的基础上进行了再次训练,并在改善训练方法之余将数据总量与计算资源提升了 10 倍。 为了优化训练过程,RoBERTa 移除了 BERT 预训练中的下一语句预测(NSP)任务,转而采用动态掩蔽以实现训练轮次中的掩蔽标记变更。此...
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...
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。 具体来说,它没...
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 ...
最近,又提出了几种方法改进BERT的预测指标或计算速度,但是始终达不到两者兼顾。XLNet和RoBERTa改善了性能,而DistilBERT提高了推理速度。下表对它们进行了比较: 图1:比较BERT和最近的一些改进情况 GPU计算时间是估算的(使用4个TPU Pod进行为时4天的原始训练) ...
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95%,但所使用...
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...