distill bert 相关问题

最新推荐文章于 2025-03-06 14:57:18 发布
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本文介绍了BERT模型的主目录，提供了预训练模型的详细链接，帮助读者深入理解BERT在自然语言处理领域的应用。

bert 主目录
https://huggingface.co/transformers/pretrained_models.html

Transformer大模型实战 DistilBERT 模型——BERT模型的知识蒸馏版本
AI天才研究院
07-03 1279
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT、GPT等展示了强大的文本理解和生成能力，但在实际部署时面临着巨大的计算和存储成本。尤其对于需要在资源受限设备上运行的应用场景，如何在保持高性能的同时降低模型大小成为了一个关键问题。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个多层双向Transformer模型，它能够学习到上下文相关的词语表示，并且在多个下游任务上取得了卓越的效果。Teacher-Student架构。
Bert基础(十三)--Bert变体之知识蒸馏训练
Andy_shenzl的博客
04-19 1072
请注意，我们是将特定任务的知识从教师迁移给学生，因此，要先针对特定任务微调预训练的BERT-large模型，然后将其作为教师。因此，在进行蒸馏时，也就是在将知识从教师（BERT-base模型）迁移到学生（TinyBERT模型）时，我们使用相同的数据集。这里，我们使用大型的预训练BERT模型（BERT-base模型）作为教师，并通过蒸馏将知识迁移到小型的学生BERT模型（TinyBERT模型）。我们将特定任务的知识从教师迁移给学生，因此，如前所述，将采用为特定任务微调后的预训练的BERT模型作为教师。
bert_distill：BERT蒸馏（基于BERT的蒸馏实验）
02-03
基于BERT的蒸馏实验 参考论文《从BERT提取任务特定的知识到简单神经网络》 分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm（gru）进行了实验 实验数据分割成1（有标签训练）：8（无标签训练）：1（测试） 在情感2分类服装的数据集上初步结果如下： 小模型（textcnn＆bilstm）准确率在0.80〜0.81 BERT模型准确率在0.90〜0.91 蒸馏模型准确率在0.87〜0.88 实验结果与论文某些基本一致，与预期相符 后续将尝试其他更有效的蒸馏方案 使用方法 首先finetune BERT python ptbert.py 然后把BERT的知识蒸馏到小模型里
DistillBert
bbbeoy的专栏
09-28 312
https://zhuanlan.zhihu.com/p/89522799
DistillBERT
Facico的博客
02-17 845
DistillBERT DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter 不同于two-step，distillBERT在预训练的时候蒸馏 知识蒸馏 softmax的温度 知识蒸馏的loss soft labels/soft prediction：teacher输出soft labels作为结果提供给student学习，最后得到distillation loss(Lsoft\mathcal{L
DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter——蒸馏版本：更小、更快、更便宜、更轻便
Together_CZ的博客
01-04 2596
DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter——蒸馏版本：更小、更快、更便宜、更轻便
distill_bert和tiny_bert
qq_40370561的博客
03-23 2101
tiny_bert和distill_bert
精选资源
DistilBert:DistilBERT for Chinese 海量中文预训练蒸馏bert模型
04-24
一、DistilBert for Chinese 海量中文预训练蒸馏Bert模型 拟于12月16日发布 target to release on Dec 16th. 拟发布内容 Contents： 1.1 可下载的蒸馏模型，已经训练过 a pretrained chinese DistilBert, others can...
BERT家族：DistillBERT
qq_32223859的博客
05-26 1606
DistillBERT 论文：《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.01108 作者/机构：Hugging face 年份：2019.10 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s
DistilBERT（Distilled BERT）模型
最新发布
彬彬侠的博客
03-06 4625
DistilBERT（蒸馏BERT）是Hugging Face在2019年提出的一种轻量级BERT模型，通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）方式，将BERT压缩为更小的模型，但保持大部分性能。采用知识蒸馏，让学生模型学习教师模型的概率分布和隐藏层表示。减少Transformer层数（6层vs.12层），去掉NSP任务，提高训练和推理效率。可通过Hugging Face transformers直接加载DistilBERT进行推理和微调。适用于文本分类、问答、NER等任务，特别适合低计
NLP-预训练模型-2019-NLU：DistilBERT【 BERT模型压缩】【模型大小减小了40%（66M），推断速度提升了60%，但性能只降低了约3%】
u013250861的博客
12-30 2364
《原始论文：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》 NLP预训练模型随着近几年的发展，参数量越来越大，受限于算力，在实际落地上线带来了困难，针对最近最为流行的BERT预训练模型，提出了DistilBert，在保留97%的性能的前提下，模型大小下降40%，inference运算速度快了60%。 一、模型蒸馏 Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较
大型语言模型：DistilBERT — 更小、更快、更便宜、更轻
gongdiwudu的专栏
10-09 6836
在本文中，我们将了解应用于BERT的蒸馏机制，该机制导致了一种称为DistilBERT的新模型。顺便说一下，下面讨论的技术也可以应用于其他NLP模型。
DistilBert解读
fengzhou_的博客
07-08 9829
《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》
探秘DistilBERT：轻量级、高效的预训练模型
gitblog_00060的博客
04-03 1538
探秘DistilBERT：轻量级、高效的预训练模型 在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已经成为解决各种任务的关键工具，如文本分类、问答系统和机器翻译等。其中， DistilBERT 是一个高效且易于部署的模型，它源于著名的BERT模型，但在保持高精度的同时，尺寸更小、运行更快。这篇推荐文章将深入探讨DistilBERT的特点、技术细节以及如何利用它来进行实际应用。 项目简介 DistilBE...
DistilBERT模型训练实战
新缸中之脑
11-26 908
LLM似乎正在接管世界，但许多人仍然不真正理解他们是如何运作的。我从事机器学习工作已有几年，并且对自然语言处理和最近的进展非常着迷。尽管我阅读了大部分随附的论文，但训练这些模型对我来说仍然是一个谜，这就是为什么我决定继续自己训练一个模型，以真正了解它是如何工作的。我将其与训练问答模型结合起来，但这里仅详细介绍 DistilBERT 模型。为了让你的生活更轻松，我决定对其工作原理进行简短回顾。请查看中的文件来查找相关代码。
蒸馏 (distill_Distill-BERT：使用BERT进行更智能的文本生成
weixin_26752765的博客
09-04 1626
蒸馏 (distillThe field of natural language processing is now in the age of large scale pretrained models being the first thing to try for almost any new task. Models like BERT, RoBERTa and ALBERT are so...
NLP预训练模型6 -- 模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT等）
anshiquanshu的专栏
07-21 2222
1 背景 模型压缩和加速在工业界应用中十分重要，特别是在嵌入式设备中。压缩和加速在算法层面，大体分为结构设计、量化、剪枝、蒸馏等。本文从这四个方面分析怎么实现BERT轻量化，从而实现BERT模型压缩和加速。 2 结构设计 通过结构设计来实现模型轻量化的手段主要有：权值共享、矩阵分解、分组卷积、分解卷积等。BERT中也广泛使用了这些技术。以ALBERT为例： 矩阵分解：embedding层矩阵分解，分解前参数量 (V * H)，分解后(V * E + E * H), 压缩 E/H 倍。 权值共享：ALBE
BERT 模型的知识蒸馏： DistilBERT 方法的理论和机制研究
deephub
12-13 8827
如果你曾经训练过像 BERT 或 RoBERTa 这样的大型 NLP 模型，你就会知道这个过程是极其漫长的。 由于其庞大的规模，训练此类模型可能会持续数天。 当需要在小型设备上运行它们时，就会发现正在以巨大的内存和时间成本为日益增长的性能付出代价。 有一些方法可以减轻这些痛苦并且对模型的性能影响很小，这种技术称为蒸馏。 在本文中，我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制，该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。 首先，我们将讨论一般的蒸馏以及我们为什么选择 DistilBERT 的方法
BERT蒸馏实验：基于NLP分类的小模型性能提升
- 有关的实验代码与脚本包含在压缩包子文件中，文件夹名称为"bert_distill-master"。 - 该文件夹内应该包含了与BERT蒸馏相关的源代码、脚本、文档以及可能的数据集文件。 通过以上对BERT蒸馏实验的介绍，我们可以...
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