15、模型剪枝与多语言命名实体识别技术解析

模型剪枝与多语言命名实体识别技术解析

1. 模型剪枝

在自然语言处理领域，模型剪枝是优化模型的重要手段。下面将详细介绍模型剪枝的相关步骤和技术。

1.1 增加稀疏度的精细剪枝

为了评估剪枝效果，我们在数据集上以逐渐增加的稀疏度对 BERT - base 进行微调。首先，需要定义基础训练参数：

num_train_epochs = 5
logging_steps = len(clinc_enc['train']) // batch_size
warmup_steps = logging_steps * num_train_epochs * 0.1
mask_scores_learning_rate = 1e - 2 

pruning_training_args = PruningTrainingArguments( 
    output_dir="checkpoints", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e - 5, 
    per_device_train_batch_size=batch_size, 
    per_device_eval_batch_size=batch_size, logging_steps=logging_steps, 
    warmup_steps=warmup_steps, num_train_epochs=num_train_epochs, 
    mask_scores_learning_rate=mask_scores_learning_rate, weight_decay=0.01)
</