《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》(NeurIPS-2019)论文阅读

DistilBERT是一种通过知识蒸馏技术从大型BERT模型中提炼出的小型化版本,它在保持性能的同时显著减少了参数数量,提高了运行速度。本文介绍了DistilBERT的设计理念,包括去除token-type embeddings和pooler层,仅保留6层transformer,并采用特定的初始化和训练策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

Abstract

就是蒸馏bert,减少参数,加快速度。

1、Introduction

基于 Transformer 的与预训练的模型尺寸越来越大:

模型越来越大,速度也越来越慢,然后作者提出蒸馏的方法解决该问题。

作者在这篇论文中证明了使用预先经过知识蒸馏训练的小得多的语言模型可以在许多下游任务上达到相似的性能,从而使得模型在推理时更轻更快。

2、Knowledge distillation

这部分就介绍了经典的模型蒸馏的方法。有兴趣也可以去看我 FastbBert 的博客,里面也有介绍。

3、DistilBERT: a distilled version of BERT

  • 1、它的整体的模型很简单,就是将 Bert 中的 token-type embeddings 和 pooler 层移除,其它结构不变,然后只用6层 transformer。
  • 2、初始化学生网络,从 teacher 模型中每两层中抽取一层来初始化 student 模型。
  • 3、使用训练Bert的预料,来进行蒸馏训练。

没了。

感觉这篇论文简单粗暴,全程一个公式都没有,然后效果还不错,后面的论文动不动就把它拉出来吊打一顿。

### DistilBERT Base Cased Distilled SQuAD Model Information DistilBERT是一种轻量级的BERT版本,通过蒸馏技术从完整的BERT模型中提取关键特征并减少参数数量。这使得DistilBERT在保持较高性能的同时显著降低了计算资源需求。 对于`distilbert-base-cased-distilled-squad`模型而言: - **基础结构**: 基于cased版本的DistilBERT架构,这意味着该模型区分大小写字母[^1]。 - **预训练目标**: 此特定变体经过微调以解决SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)问题集上的问答任务。SQuAD是一个用于机器阅读理解的数据集,在这个数据集中,系统接收一个问题以及一段包含答案的文本片段,并被要求返回最有可能的答案区间[^2]。 - **优化特性**: - 学习率控制着模型学习的速度。设置适当的学习率有助于防止模型在最优解附近震荡或因过低而导致收敛缓慢的问题。为此,采用学习率衰减策略能够增强模型稳定性。 - 使用较小规模的隐藏层数量来简化网络复杂度,从而加快推理过程而不明显牺牲准确性。 为了更好地理解和应用此模型,建议访问官方文档或相关研究论文获取最新细节和技术规格说明。此外,也可以参考开源项目如Hugging Face Transformers库中的实现示例来进行实践探索。 ```python from transformers import pipeline qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='distilbert-base-cased-distilled-squad') result = qa_pipeline({ 'context': "DistilBERT is a smaller, faster, cheaper and lighter version of BERT.", 'question': "What does DistilBERT offer compared to BERT?" }) print(result) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值