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TinyBERT精简版预训练模型
最新推荐文章于 2025-07-25 09:02:14 发布
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https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-05-3

https://gitee.com/jfdwd/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERT

TinyBERT简介
MyHeartWillGoOn
04-23 1243
文章目录题目两段式蒸馏知识蒸馏方法 题目 TinyBERT简介 两段式蒸馏 预训练阶段蒸馏General Distillation 下游任务精调阶段蒸馏Task-specific Distillation 数据增广Data Augmentation 知识蒸馏方法 词向量层蒸馏Embedding-layer Distillation Lembed=MSE(ESWe,ET)(1) \mathcal{L}_{embed}= MSE(E^SW_e, E^T )\tag1 Lembed​=MSE(ESWe​
BERT系列： tinyBERT 介绍与代码训练。
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YI_SHU_JIA的博客
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tinyBert的训练过程
TinyBERT：知识蒸馏驱动的BERT压缩革命 | 模型小7倍、推理快9倍的轻量化引擎
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-12 1507
TinyBERT的本质突破在于KaTeX parse error: Unexpected end of input in a macro argument, expected '}' at end of input: …Attention语义保留}华为诺亚方舟实验室评价“TinyBERT证明：通过精细化设计蒸馏目标，小模型能继承大模型的核心语言认知能力，而非简单妥协。从搜索引擎到医疗文本分析，TinyBERT推动了BERT在资源受限场景的普惠化。
DL-Paper精读：Tiny-BERT
星月野的博客
06-21 563
TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf​arxiv.org Backgroud and Issue 在NLP领域，预训练模型（BERT, XLNet, GPT-3）等已经取得了极大的成功。但是因为预训练模型极大的参数量和推理时间，因此对移动端部署带来了很大的困难。急需一种有效的方式，能够在保持预训练模型精度的同时，尽量地压缩其计算消耗和模型大小。
tinybert代码工程化
06-03
华为tinybert代码工程化
Tinybert模型
12-24
TinyBERT模型是自然语言处理（NLP）领域中的一种轻量级预训练模型，由Google在2019年提出。这个模型是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的精简版本，旨在保持BERT的强大性能...
华为诺亚tinybert
03-22
### 关于华为诺亚方舟实验室 TinyBERT 的研究与实现 #### 小型化语言模型的意义 随着大规模预训练语言模型的发展，如 BERT 和 XLNet 等模型虽然性能优异，但由于其参数量庞大，在实际部署过程中面临计算资源消耗高...
华为开源预训练语言模型「哪吒、TinyBERT」可直接下载使用
图像算法Imalg的博客
12-09 5147
近日，华为诺亚方舟实验室的NLP团队开源了两个重要的预训练语言模型-哪吒和TinyBERT， 可以直接下载，预先训练和微调这两个模型。 该项目是诺亚方舟实验室用于开放各种预训练模型的源代码的项目。当前有两个，并且不排除将来会添加更多模型。 Nezha是基于BERT优化和改进的预训练语言模型。中文使用的语料库是Wikipedia和Baike and News，而Google的中文语料库仅使用...
华为tinybert代码的工程化实践与优化
资源摘要信息:"华为tinybert代码工程化" 知识点概述: 在本节中，我们将详细探讨华为如何将TinyBERT代码工程化，重点关注其技术实现、应用领域以及相关技术背景。TinyBERT作为华为推出的一种轻量级BERT模型，旨在...
BERT家族：TinyBERT
qq_32223859的博客
05-26 871
TinyBERT 论文：《TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.10351 作者/机构：华科+华为诺亚方舟实验室 年份：2019.9 TinyBert通过对Bert 编码器中的Transformer进行压缩，使用两段式学习框架在精度允许范围内节约了计算资源和推理速度。其改进点如下： （1）Transformer蒸馏法 为了在加快推理速度和降低模型大小的
TINYBERT: DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING
ltochange的博客
11-17 1335
TINYBERT: DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING 来源：ICLR 2020 在审 链接：https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf 代码：暂未公布 动机 预训练的语言模型+微调的模式提升了很多nlp任务的baseline，但是预训练的语言模型太过庞大，参数都是百万级别，因此很难应用到实...
TinyBERT论文及代码详细解读
weiyaner的博客
03-30 4269
General Distillation Data Augmentation 主要基于BERT预训练模型以及词向量（文中选择的Glove词向量）进行词级别的替换，实现数据增强。 在官方代码中进行了17（NαN_\alphaNα​）倍的增强，以GLUE/QQP数据集为例效果如下： id qid1 qid2 question1 question2 is_duplicate 402555 536040 536041 how do i control my 40-something emotions
【模型蒸馏】TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding
lwgkzl的博客
05-22 1179
总述 TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。 主要包括两个创新点： 对Transformer的参数进行蒸馏，需要同时注意embedding，attention_weight, 过完全连接层之后的hidden，以及最后的logits。 对于预训练语言模型，要分为pretrain_model 蒸馏以及task-specific蒸馏。分别学习pretrain模型的初始参数以便给压缩模型的参数一个好的初始化，第二步学习pretrain model fine-tuning的logits让
TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding（2019-9-23）
weixin_49346755的博客
10-24 826
预训练模型的提出，比如 BERT，显著的提升了很多自然语言处理任务的表现，它的强大是毫无疑问的。但是他们普遍存在参数过多、模型庞大、推理时间过长、计算昂贵等问题，因此很难落地到实际的产业应用中。TinyBERT是由华中科技大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为例对大型预训练模型进行研究。四层结构的TinyBERT4​在 GLUE benchmark 上可以达到BERTbase​。
【亲测免费】 推荐文章：精简版BERT - TinyBERT：轻巧却强大的自然语言处理工具
gitblog_00024的博客
06-08 932
推荐文章：精简版BERT - TinyBERT：轻巧却强大的自然语言处理工具 1、项目介绍 TinyBERT是一个由华为研发的高效版BERT模型，旨在减小预训练模型的大小，使其更易于部署到资源有限的环境中。该项目不仅优化了数据读取流程，还提供了一套完整的训练与蒸馏流程，使开发者可以轻松地使用自定义数据集进行训练。 2、项目技术分析 TinyBERT采用经典的教师-学生框架进行知识蒸馏，将大型的BE...
TinyBERT-模型蒸馏
poorlytechnology的博客
12-09 648
模型蒸馏
TinyBERT 蒸馏速度实现加速小记
zenRRan的博客
08-17 650
每天给你送来NLP技术干货！编辑：AI算法小喵写在前面最近做的一个 project 需要复现 EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT[1]，本文是对复现过程对踩到坑，以及对应的解决方案和实现加速的一个记录。1. Overview of TinyBERTBERT 效果虽好，但其较大的内存消耗和较长的推理延时会对其上线部署造成一定挑战。在内存消耗方面，一系列知识蒸馏的工作，例如 ...
华为诺亚方舟开源哪吒、TinyBERT模型，可直接下载使用
zandaoguang的博客
12-06 4010
点击上方“视学算法”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来源：机器之心华为诺亚方舟实验室开源了一批优秀预训练语言模型，性能更好、使用更方便。昨日，华为诺亚方舟实验室的 NLP 团队...
【限时体验】TinyBERT_General_4L_312D：不止是轻量化这么简单
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07-25 436
你是否还在为BERT模型动辄数GB的参数量而苦恼？是否因推理速度过慢而错失实时应用的机会？在边缘计算与嵌入式设备日益普及的今天，如何让强大的自然语言理解（NLU）能力摆脱云端束缚，成为AI工程师面临的核心挑战。 本文将深入剖析华为诺亚方舟实验室开源的TinyBERT_General_4L_312D模型——这个仅有BERT-base 13%大小却保持96%性能的轻量化杰作。通过本文，你将获得： ...
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