fastbert解读

最新推荐文章于 2024-04-25 09:44:03 发布
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/127869267

FastBERT是一种改进的BERT模型，它通过自我蒸馏和结构化dropout策略实现自适应推理时间，从而在保证精度的同时显著提高推理速度。这种方法在分类和句间关系任务上表现出色，尤其在测试阶段加速效果明显。尽管如此，FastBERT在训练阶段由于所有分支都需要训练，可能会增加计算负担。

目前确实仅支持分类任务，目前在工业界中很多任务都可以转换成分类任务，例如双句匹配等。其他任务的支持还需要进一步研究，欢迎持续关注。

而且这个加速优势只在测试阶段明显，训练时候所有branch都要训练反而增加负担

2-我觉得分类、序列标注、句间关系等判别任务都可以用，但论文中确实只验证了分类和句间关系

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

https://github.com/autoliuweijie/FastBERT
Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/127869267
FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time:
https://arxiv.org/abs/2004.02178
K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph:
https://arxiv.org/abs/1909.07606

训练BERT-Fast-Bert
MrCharles在优快云
01-17 2150
git clone git clone https://github.com/identitylab/Text2AnimeFace.git Use docker to build environment
2025秋招NLP算法面试真题(十三)-FastBERT-CPU 推理加速 10 倍
最新发布
weixin_41496173的博客
07-03 268
论文标题《FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time》。
fast-bert:超级简单的库，用于基于BERT的NLP模型
05-13
快打 新增功能-用于文本分类训练的学习率查找器（感谢借用） 支持LAMB优化器，以加快培训速度。 请参阅以获取有关LAMB优化器的论文。 支持BERT和XLNet进行多类和多标签文本分类。 Fast-Bert是一个深度学习库，允许开发人员和数据科学家针对基于文本分类的自然语言处理任务训练和部署基于BERT和XLNet的模型。 FastBert的工作建立在优秀的提供的坚实基础上，并受到启发，并致力于为广大的机器学习从业人员提供最先进的深度学习技术。 使用FastBert，您将能够： 在您的自定义数据集上训练（更精确地调整）BERT，RoBERTa和XLNet文本分类模型。 调整模型的超参数，例如时期，学习率，批量大小，优化计划等。 保存并部署经过训练的推理模型（包括在AWS Sagemaker上）。 Fast-Bert在以下方面将同时支持多类和多标签文本分类，并且将在适当
Python中fast-bert安装
wangwenping_ok的博客
11-17 650
最近在研究我们需要用到的多标签分类，老大说最好是找个封装好的，省时省力的，我暂把之前研究的TextCNN，RNN之类的放一边，看看有没有更省力，效果更好的，别说，还真被我找到一个，fast-bert 参考链接：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=377709&do=blog&quickforward=1&id=1180238 看了这篇文章，我急于想试试，可是那个Google Colab我访问不了，原谅我不会翻墙，我
FastBert
红酒暖心不暖胃
01-06 1104
FastBert：a self-distilling bert with adaptive inference time 摘要 类似Bert的预训练语言模型已经被证明有很好的效果，但是计算昂贵，模型很难加载。Fastbert在微调时使用自适应机制，确保模型性能的前提下，提高效率，根据不同需求，灵活调整速度，同时避免了样本的冗余计算。 1. introduction 在未标注的文本上预训练，标注的样本上进行微调，预训练模型Bert、gpt、xlnet在很多nlp任务上有了很大的效果提升。 缺点：计算量大、推
fastbert bert蒸馏
cherish
05-17 588
目录1 目的和思想2 模型原理2.1 backbone2.2 branch3 知识点3.1 self-distillation3.2 Adaptive Inference4 源码 1 目的和思想 fastbert 模型的目的：用小模型替代大模型 fastbert 的整体思想：自蒸馏、自适应推理 模型出自论文: FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time 2 模型原理 模型训练： pre-training 与 bert 预训练一
精选资源
FastBERT:FastBERT的得分代码（ACL2020）
03-20
FastBERT 源代码。 好消息 2020/07 /05-更新：FastBERT的Pypi版本已经启动。请参阅 。 用pip安装fastbert $ pip install fastbert 要求 python >= 3.4.0 ，使用pip安装所有要求。 $ pip install -r requirements....
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FastBERT:对ACL2020 FastBERT论文的复现，论文地址arxiv.orgpdf2004.02178.pdf
04-01
FastBert，复现ACL2020论文 注：已收到多个反馈，分类数量很多时，FastBert加速效果不明显，请根据实际情况应用 简介 相比一众BERT蒸馏方法，FastBERT的蒸馏过程和具体任务一起进行, 且主干BERT网络不变，有如下优点...
ACL2020---FastBERT：放飞BERT的推理速度.rar
10-18
《ACL2020---FastBERT：放飞BERT的推理速度》 在人工智能领域，自然语言处理（NLP）已经成为一个关键的研究方向，而BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为NLP中的里程碑式模型，自...
FastBERT深度复现：提升BERT文本分类效率10倍
FastBERT是在自然语言处理（NLP）领域，特别是在文本分类任务中，对BERT模型进行优化的一个研究方向。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google推出预训练语言表示的方法，它...
Fast BERT论文解读
hwaust2020的博客
06-25 398
文章目录一、概述二、模型详解BackBoneModel TrainingAdaptive Inference三、实验三、结论 转载来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143027221 自从 BERT 出现后，似乎 NLP 就走上了大力出奇迹的道路。模型越来越大参数越来越多，这直接导致我们需要的资源和时间也越来越多。发文章搞科研似乎没有什么，但是这些大模型很难在实际工业场景落地，不只是因为成本过高，也因为推理速度不支持线上实际情况。最近好多文章都开始针对 BERT 进行瘦身，
FastBERT——自蒸馏模型与自适应调整推断时间技术
夏树让的博客
10-17 2088
通过了解，我发现 FastBERT 更有趣些，它采用 **自蒸馏** （self-distilling）技术，即整个蒸馏过程仅需要单个模型，该模型即是老师又是学生，与以往的需要两个模型的蒸馏方案不同（如DistilBERT、TinyBERT），而且它能根据样本的难易程度 **适应性地调整推断时间** （adaptive inference time）。所以本文接下来重点介绍 FastBERT.
fastbert介绍及代码实践
永胜的博客
07-02 2078
模型结构 FastBERT的创新点很容易理解，就是在每层Transformer后都去预测样本标签，如果某样本预测结果的置信度很高，就不用继续计算了。论文把这个逻辑称为样本自适应机制（Sample-wise adaptive mechanism），就是自适应调整每个样本的计算量，容易的样本通过一两层就可以预测出来，较难的样本则需要走完全程。 那么问题来了，用什么去预测中间层的结果呢？作者的解决方案是给每层后面接一个分类器，毕竟分类器比Transformer需要的成本小多了： 注：FLOPs (floating
Fast Trasnformer 加速BERT推理实践
macanv的专栏
02-09 4453
Fast Trasnformer 加速BERT推理实践 上篇BERT做NER的文章很受大家欢迎，其中不乏童鞋询问我如何加速BERT方法的推理速度，本文就对此进行简单的描述，主要是基于NVIDIA开源的Fast Transformer的一个实践。 本文的主要内容如下： Fast Transoformer文本分类加速实践 其他可以加速推理的方法小调研 1. Fast Trasnformer...
FastBERT：具有自适应推断时间的自蒸馏BERT
weixin_41089007的博客
04-10 2788
FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time 写在前面： 这是北大+腾讯+北师大的ACL2020。作者提出了一种新的inference速度提升方式，sample-wise adaptive mechanism，相比单纯的student蒸馏有更高的确定性，且可以自行权衡效果与速度，简单实用。这篇论文的方法可以说就是为了...
探索Fast-Bert：加速BERT处理的高效工具
gitblog_00015的博客
04-25 530
在深度学习领域，是一个开源项目，旨在提供一个更快、更易用的接口，以优化BERT模型在实际应用中的性能，从而让更多开发者可以轻松利用BERT的强大能力。 ## 技术分析 Fast-Bert的核心目标是通过优化BERT模型的训练和推理过程，提高运行效率。以下是它实现这一目标的一些关键技术点： 1. **并行化处理**：Fast-Bert利用多线程和GPU并行计算，有效减少了预处理数据和模型训练的...
FastBert 样本自适应推理机制 理解
weixin_40122615的博客
10-16 1380
FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time的理解 文章目录FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time的理解前言一、FastBert模型二、FastBert模型的训练三、FastBert论文中的测试结果总结参考 前言 FastBert的论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdf，github开源代码地址：
FastBERT论文品鉴
吉米_王
01-11 564
前言 FastBERT是ACL2020新鲜出炉的一篇关于提高BERT推理速度的文章，这篇文章的思想还是很巧妙的，作者发现12层的BERT用来对一些简单问题做分类有点大材小用了。那么我们可以不可对于简单问题只用较少层数来解答，对于复杂问题采用全部层数的BERT呢？作者在这里对BERT的每层输出后面都接了分类器，如果在浅层模型就有很高的置信度对样本进行分类，那么久不再走后面的层了，如果置信度不高，那就继续走后面，这样就极大地缩短了推理的时间。这里每层的分类器并不是单独训练的，而是使用一个总的teacher c
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