三,TINYBERT 论文:TINYBERT: DISTILLINGBERTFORNATURALLANGUAGEUNDERSTANDING GitHub:暂无 TINYBERT也是采用了知识蒸馏的方法来压缩模型的,只是在设计上叫distillBert做了更多的工作,作者提出了两个点:针对Transformer结构的知识蒸馏和针对pre-training和fine-tuning两阶段的知识蒸馏。 作者在这里构造了四类损失函数来对模型中...
DistillBert是在Bert的基础上用知识蒸馏技术训练出来的小型化bert,通过teacher model的soft target作为total loss的一部分,以诱导student model的训练,实现Bert模型的知识迁移。其主要做了以下三点改进: (1)减小编码器层数 使用Bert-base作为teacher model,在bert-base的基础上将网络层数减半来构建student model,具体做法...
首先我们先看DistillBert的参数规模,经过蒸馏DistillBert的参数比Bert小了将近一半,inference的时间也比bert小了将近1/3。 在GLUE上的效果,DistillBert的效果比Bert平均差3~5个点,我们观察到DistillBert比Bert在WNLI任务上效果要好,不过在GLUE数据集上WNLI这个任务本身就存在争议,所以整体上效果还是弱于Bert。 发布...
distillbert ktrain‘太多的值无法解包’ DistilBERT是一种基于Transformer模型的轻量级预训练语言模型,它是由Hugging Face开发的。与原始的BERT模型相比,DistilBERT在参数量和计算资源消耗方面更加高效,但在大多数任务上仍能保持与BERT相近的性能。 Ktrain是一个用于快速构建和训练深度学习模型的开源Python库。它基于TensorFl...
简介:本文深入探讨了Bert模型蒸馏中的PKD和DistillBert两种方法,通过对比它们的原理、实现方式及在模型压缩中的效果,揭示了知识蒸馏在减小模型大小同时保持高性能方面的潜力。同时,文章还关联了千帆大模型开发与服务平台,展示了该平台在模型蒸馏中的应用价值。
Bert模型在应用落地中虽然表现出色，但其庞大的预训练模型规模导致预测时间过长，平均在300ms以上，这无法满足业务需求。为解决这一问题，知识蒸馏成为提升预测速度的有效方法，尤其在较低成本下实现显著加速。让我们深入了解《DistillBert》模型。在Bert模型之后，语义表示领域的研究趋向于提升精度与速度。提升...
Skip模式和Last模式是实现这一目标的两种策略，旨在学习不同层次的信息。初始化时采用Teacher模型的前几层参数。实验结果在GLUE上显示，多层方法在多数任务上表现最佳，尤其在数据量较少的MRPC任务上。DistillBert简化了知识蒸馏过程，保持模型宽度不变，深度减半，通过优化初始化和损失函数来提升性能。
在Transformers中,特征抽取默认的模型是distilbert-base-cased。至于为什么使用distilbert而不是其他众多模型?稍微思考一下,首先distilbert较为轻量级这是肯定的。最重要的是,distilbert是HuggingFace的亲儿子。 所谓的特征提取其实就是去掉model head的模型输出了。使用这些特征,我们可以去进行下层任务的学习。当然所有的模型...
NLP预训练模型6 -- 模型轻量化(ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT等),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DistillBert的做法就比较简单直接,同样的,DistillBert还是保证模型的宽度不变,模型深度减为一半。主要在初始化和损失函数上下了功夫: 损失函数:采用知识蒸馏损失、Masked Language Model损失和cosine embedding损失加起来的值。 初始化:用Teacher模型的参数进行初始化,不过是从每两层中找一层出来。 具体结果就不赘述了,...