BERT模型压缩与加速

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

Google提出的BERT模型，是当今最火的自然语言处理(NLP)模型之一，其已经成为NLP任务的主流技术。BERT模型的输入可以是文本序列，输出是预测的标签或概率分布。它在两个方面做了优化：一是通过精心设计的网络结构，使得模型能够学习到上下文信息；二是通过层次化的自注意力机制和掩盖位置信息，使得模型的表现更好。它的最大优点就是取得了很好的效果，在很多NLP任务上已经超过了目前主流的神经网络模型。但是，同时也带来了一些问题：

1. 模型大小：BERT模型的体积庞大，即使是英文的小模型也要达到1.3GB。这对低端的移动设备、嵌入式系统等设备不太友好，特别是在内存和计算能力有限的情况下。

2. 模型训练时间长：由于训练BERT模型需要大量数据和计算资源，因此耗费的时间较长。尤其是在很多任务上都要花上很久，比如句子或者文档分类任务，它需要非常多的训练样本和迭代次数。

3. 模型推断慢：在实际应用中，BERT模型的推断速度很慢。这是因为在每一次预测时都要重新计算整个网络结构中的参数，导致延迟增大，甚至会引起程序崩溃。

为了解决这些问题，研究人员提出了BERT模型压缩、加速的方法，下面将分别进行讨论。

2.核心概念与联系

2.1 词向量

在自然语言处理(NLP)中，词向量（Word Embedding）是一种用于表示文本的向量表示方法。简单的说，词向量是一组浮点数，它们表示每个单词用一个高维空间中的一个点来表示。词向量可以帮助我们捕捉文本中的