DynaBERT和fastbert bert 速度提升

最新推荐文章于 2025-06-12 09:00:45 发布
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本文综述了多种深度学习模型压缩技术，包括LayerDrop、DistillBERT、TinyBERT、DynaBERT等方法，旨在降低计算成本并提高模型效率。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等手段，这些技术在保持较高准确率的同时显著减小模型大小。

在这里插入图片描述
[1]LayerDrop: https://arxiv.org/abs/1909.11556
[2]DistillBERT: https://arxiv.org/abs/1910.01108
[3]TinyBERT: https://arxiv.org/abs/1909.10351
[4]DynaBERT: https://www.researchgate.net/publication/340523407_DynaBERT_Dynamic_BERT_with_Adaptive_Width_and_Depth
[5]Analyzing multi-head self-attention: https://arxiv.org/abs/1905.09418
[6]Minilm: https://arxiv.org/abs/2002.10957

【BERT蒸馏】DistilBERT、Distil-LSTM、TinyBERT、FastBERT（论文+代码）
一个nlp探险者的博客
10-24 8506
引言
BERT在意图识别中的应用：效果提升50%的秘诀_副本
最新发布
AI天才研究院
07-10 921
意图识别（Intent Classification）是指从用户输入的自然语言文本中，识别其潜在的行为意图（如“订机票”“查天气”“投诉快递”）。它是对话系统的“大脑”——正确的意图识别是后续槽位填充（Slot Filling）、动作执行的前提。用户输入：“帮我订明天上午从北京到上海的机票”预订航班（Intent）时间=明天上午出发地=北京目的地=上海（Slots）意图识别的准确性直接影响用户体验：若将“查天气”误判为“订酒店”，会导致系统回复完全偏离用户需求。ATIS。
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
丨汀、的博客
06-16 868
理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型大小的增加。同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。首先是速度，比如像人脸闸机、人脸解锁手机等应用，对响应速度比较敏感，需要做到实时响应。其次是存储，比如电网周边环境监测这个应用场景中，要图像目标检测模型部署在可用内存只有200M的监控设备上，且当监控程序运行后，剩余内存会小于30M。最后是耗能，离线翻译这种移动设备内置AI模型的能耗直接决定了它的续航能力。
PaddlePaddle深度学习模型压缩技术：DynaBERT动态宽度与深度自适应原理与实践
gitblog_01111的博客
06-12 397
在自然语言处理领域，BERT等预训练模型虽然表现出色，但其庞大的参数量给实际部署带来了巨大挑战。传统模型压缩方法通常将大模型压缩为固定尺寸的小模型，而PaddlePaddle提供的DynaBERT技术则创新性地实现了动态可调节的模型架构，能够根据任务需求灵活调整网络宽度和深度。本文将深入解析这一前沿技术的原理与实现。 ## 1. DynaBERT核心思想 DynaBERT的核心创新在于突破了传...
DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth（2020-4-8）
weixin_49346755的博客
10-24 481
预训练模型，如BERT，在自然语言处理任务中的强大之处是毫无疑问，但是由于模型参数量较多、模型过大等问题，在部署方面对设备的运算速度和内存大小都有着极高的要求。因此，面对实际产业应用时，比如将模型部署到手机上时，就需要对模型进行瘦身压缩。近年的模型压缩方式基本上都是将大型的BERT网络压缩到一个固定的小尺寸网络。而实际工作中，不同的任务对推理速度和精度的要求不同，有的任务可能需要四层的压缩网络而有的任务会需要六层的压缩网络。
【自然语言处理 | Transformers】Transformers 常见算法介绍合集（五）
wzk4869的博客
09-18 550
【自然语言处理 | Transformers】Transformers 常见算法介绍合集（五）
ACL2020---FastBERT：放飞BERT的推理速度.rar
10-18
同时，研究者还探索了动态量化技术，以在保持精度的同时进一步提升速度。 2. **知识蒸馏**：知识蒸馏是一种将大模型（教师模型）的知识转移到小模型（学生模型）的技术。FastBERT利用BERT的预训练知识来训练一个更...
FastBERT深度复现：提升BERT文本分类效率10倍
FastBERT作为BERT的一种改进方法，不仅保留了BERT在模型复杂性和准确性上的优势，而且通过一系列优化手段，提升了模型的实用性，使其更易于在资源受限的环境中部署和使用。对于那些需要在保证准确性的同时提升模型...
fast-bert:超级简单的库，用于基于BERT的NLP模型
05-13
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...
动态BERT（Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth）【华为-诺亚实验室】.pdf
04-13
在本文中，我们提出了一种新的动态BERT模型(简称DynaBERT)，它可以在自适应的宽度和深度上运行。DynaBERT的训练过程包括首先训练一个宽度自适应的BERT，然后通过从全尺寸的模型中提取知识到小的子网络中，允许自适应...
诺亚面向语音语义的深度学习研究进展-刘晓华
08-02
本文来自华为诺亚方舟实验室资深专家刘晓华在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了华为诺亚面向语音语义的深度学习进展。文章：http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/92724
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.txt 中文书籍评论数据集快速入门 从下载经过预训练的中文BERT参数，并将其保存到models目录中，名称为“ Chinese_base_model.bin”。 运行以下命令，以在书评数据集中以Speed=0.5验证我们的FastBERT。 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES= " 0 " python3 -u run_fastbert.py \ --pretrained_model_path ./models/Chinese_base_m
Google开源BERT模型源代码.pdf
05-10
[Objective] This paper compares the prediction accuracy and efficiency of different machine learning algorithms, aiming to identify new consumers with repeat purchase intentions. It also provides a theoretical framework for customer classification. [Methods] First, we collected the server logs of a dealer on Taobao.com from 2015 to 2018,as well as its orders and consumers’ personal information. And then, we used different algorithms to train theproposedmodels. [Results] The SMOTE algorithm combined with the random forest algorithm obtained the highest prediction accuracy of 96%. [Limitations] The sample data size needs to be expanded. [Conclusions] The fusion algorithm basedon SMOTE and random forest has better performance in predicting repurchase intentions of new consumers.
low rank 近似
weixin_35756373的博客
01-03 565
在机器学习中，低秩近似是指使用较少的数量的基向量来近似一个矩阵。这种方法可以用来减少数据的维数，并且在许多情况下，这些基向量可以用来很好地表示数据。例如，在自然语言处理中，可以使用低秩近似来将文本文档表示为较少的基向量，以便于进行分类或聚类。 ...
别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下
夕小瑶科技说
05-21 945
一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍神经网络模型除了部署在远程服务器之外，也会部署在手机、音响等智能硬件上。比如在自动驾驶的场景下，大部分模型都得放在车上的终端里，不然荒山野岭没...
动态网络加速之早退机制:DeeBert[2020ACL] 与 FastBert[2020ACL]
weixin_43684570的博客
04-06 4082
由于大规模预训练模型的兴起，如Bert，它确实有很不错的表现能力。然而，在实际应用中Bert规模太大，在推理时计算复杂度太高，往往需要很长的时间，因此需要设计一种自适应推理模型。
BERT模型蒸馏有哪些方法？
Paper weekly
10-12 1267
©PaperWeekly 原创 ·作者｜蔡杰学校｜北京大学硕士生研究方向｜问答系统我们都知道预训练模型的标准范式：pretrain-利用大量的未标记数据通过一些自监督的学习方式学习丰富...
【NeurIPS2020】之预训练语言模型压缩
zenRRan的博客
03-27 682
近期，大规模和超大规模预训练模型近期频繁出现在各大新闻媒体，从聊天到创作，一步一步刷新了我们的认知。但是我们想拿来就用的梦想却被手头的设备要求扼杀在了萌芽中。模型压缩是解决这个问题非常自然...
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