Transformer大模型实战 训练学生BERT 模型（DistilBERT 模型）

最新推荐文章于 2025-03-06 14:57:18 发布
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Transformer大模型实战 训练学生BERT 模型（DistilBERT 模型）

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM

Transformer大模型实战 训练学生BERT 模型（DistilBERT 模型）

1.背景介绍

1.1 问题的由来

在自然语言处理(NLP)领域，基于Transformer架构的预训练语言模型近年来取得了巨大的进步，并广泛应用于各种NLP任务中，如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。其中，BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为一种双向上下文感知的预训练模型，展示了强大的表示能力，但在实际部署时面临参数量过大、计算成本较高的挑战。

1.2 研究现状

为了平衡模型的有效性和实用性，研究人员提出了一系列“学生”或“精简版”模型，旨在保留BERT的核心优势的同时，减小模型规模，提高计算效率。DistilBERT是这类“学生”模型中最著名的一个例子，它通过对BERT进行轻量化调整，在保持相似性能表现的前提下显著减少了参数量和推理时间，从而更适于大规模部署。

1.3 研究意义

研究Dis

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[论文笔记]DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter
日积月累，天道酬勤
09-25 2462
DistilBERT论文阅读笔记。
DistilBert:DistilBERT for Chinese 海量中文预训练蒸馏bert模型
04-24
一、DistilBert for Chinese 海量中文预训练蒸馏Bert模型 拟于12月16日发布 target to release on Dec 16th. 拟发布内容 Contents： 1.1 可下载的蒸馏模型，已经训练过 a pretrained chinese DistilBert, others can use it directly or trained again on their own corpus; 1.2 可用于下游任务的例子和代码，包括3个ChineseGLUE(CLUE)的任务 fine tuning examples and codes using DistilBert on three ChineseGLUE(CLUE) tasks; 1.3 小模型基准测评 performance comparsion with albert_tiny, ernie
DistilBERT：DistilBERT 是 BERT 的精简版本，具有更小、更快、更经济、更轻便的特点
01-26 1587
过去两年，自然语言处理（NLP）领域见证了迁移学习方法的兴起，大规模预训练语言模型已成为许多 NLP 任务的基本工具 [Devlin 等人, 2018, Radford 等人, 2019, Liu 等人, 2019]。尽管这些模型带来了显著的性能提升，但它们通常具有数亿个参数，而当前关于预训练模型的研究表明，训练更大的模型仍然能够在下游任务中取得更好的性能。随着模型规模不断增大的趋势，引发了一些担忧。
DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter——蒸馏版本：更小、更快、更便宜、更轻便
Together_CZ的博客
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DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter——蒸馏版本：更小、更快、更便宜、更轻便
DistilBERT（Distilled BERT）模型
彬彬侠的博客
03-06 3018
DistilBERT（蒸馏BERT）是Hugging Face在2019年提出的一种轻量级BERT模型，通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）方式，将BERT压缩为更小的模型，但保持大部分性能。采用知识蒸馏，让学生模型学习教师模型的概率分布和隐藏层表示。减少Transformer层数（6层vs.12层），去掉NSP任务，提高训练和推理效率。可通过Hugging Face transformers直接加载DistilBERT进行推理和微调。适用于文本分类、问答、NER等任务，特别适合低计
NLP-预训练模型-2019-NLU：DistilBERT【 BERT模型压缩】【模型大小减小了40%（66M），推断速度提升了60%，但性能只降低了约3%】
u013250861的博客
12-30 2273
《原始论文：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》 NLP预训练模型随着近几年的发展，参数量越来越大，受限于算力，在实际落地上线带来了困难，针对最近最为流行的BERT预训练模型，提出了DistilBert，在保留97%的性能的前提下，模型大小下降40%，inference运算速度快了60%。 一、模型蒸馏 Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较
DistilBert解读
fengzhou_的博客
07-08 9472
《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》
深度学习笔记之BERT(四)DistilBERT
静静的学习就好
12-07 1373
本节将介绍一种参数、消耗计算资源少的BERT改进模型——DistilBERT模型。
基于Python的自然语言处理系列（47）：DistilBERT：更小、更快、更省、更轻的BERT版本
不想宅的冷同学
10-29 1138
通过本篇的学习，我们了解了如何将BERT模型通过蒸馏技术压缩成更轻量的DistilBERT。DistilBERT在保证一定性能的前提下，大大降低了计算资源的需求，使得在移动设备或资源有限的环境中部署大模型成为可能。希望本篇内容能帮助你更好地理解蒸馏模型的应用及其实现方法。欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。
DistilBERT-base-jp
03-08
语言 执照 日本人 麻省理工学院 日本DistilBERT预训练模型 一个日语DistilBERT预训练模型，该模型在上进行了训练。 找到日语的快速入门指南。 目录 介绍 DistilBERT是基于Bert架构的小型，快速，便宜且轻便的Transformer模型。 与GLUE语言理解基准相比，它的参数比基于BERT的参数少40％，运行速度提高60％，同时保留BERT的97％的性能。 此模型从在AWS p3dn.24xlarge实例上使用官方的Hugging Face实施进行了2周的培训。 关于蒸馏的更多细节可以在以下论文中找到。 Sanh等人的 。 （2019）。 教师模型是。 目前只有PyTorch兼容的砝码可用。 遵循可以生成Tensorflow检查点。 要求 torch>=1.3.1 torchvision>=0.4.2 transformers>=2.5.0 tensor
论文阅读——DistilBERT
weixin_43575791的博客
10-27 543
DistilBERT具有与BERT相同的一般结构，层数减少2倍，移除token类型嵌入和pooler。从老师那里取一层来初始化学生。大batch,4k,动态mask,去掉NSP。训练数据：和BERT一样。
BERT实战（1）：使用DistilBERT作为词嵌入进行文本情感分类，与其它词向量（FastText,Word2vec,Glove）进行对比
梆子井欢喜坨的博客
07-09 8319
这次根据一篇教程Jay Alammar: A Visual Guide to Using BERT for the First Time学习下如何在Pytorch框架下使用BERT。 主要参考了中文翻译版本 教程提供了可用的代码，可以在colab或者github获取。 1. huggingface/transformers Transformers提供了数千个预训练的模型来执行文本任务，如100多种语言的分类、信息提取、问答、摘要、翻译、文本生成等。 文档：https://huggingface.co/tr
《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》（NeurIPS-2019）论文阅读
qq_34372112的博客
08-04 689
前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.01108 代码地址：https://github.com/huggingface/transformers 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
NLP之DistilBERT：DistilBERT的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-07 5657
​ NLP之DistilBERT：DistilBERT的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 相关论文 DistilBERT的简介 DistilBERT的安装和使用方法 DistilBERT的案例应用 相关论文 《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》翻译与解读 地址 论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.01108 时间
【DistilBERT】DistilBERT Understanding
zenRRan的博客
05-04 631
作者：太子長琴（NLP算法工程师）Paper：1910.01108.pdfCode：transformers/examples/distillation at master · hugg...
探秘DistilBERT：轻量级、高效的预训练模型
gitblog_00060的博客
04-03 1490
探秘DistilBERT：轻量级、高效的预训练模型 在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已经成为解决各种任务的关键工具，如文本分类、问答系统和机器翻译等。其中， DistilBERT 是一个高效且易于部署的模型，它源于著名的BERT模型，但在保持高精度的同时，尺寸更小、运行更快。这篇推荐文章将深入探讨DistilBERT的特点、技术细节以及如何利用它来进行实际应用。 项目简介 DistilBE...
模型蒸馏，Bert模型蒸馏之distilbert
hanghanghang的博客
05-26 1534
因为现在用的模型越来越大，所以出现了模型蒸馏，模型蒸馏出现的意义在于，用更少的参数，继承模型里面的效果，现在用的模型蒸馏常用teacher-student模型的方式进行蒸馏，整个理念就是让teacher模型学习到模型的大参数，让student模型继承它。 Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较小的模型，也可以用一种角度想，我们让大的模型当作小的模型的老师，而小模型这个学生，只会尽可能的学老师的每个输出。 Bert是12层transformer encode，
Transformer大模型实战 DistilBERT 模型——BERT模型的知识蒸馏版本
AI天才研究院
08-02 325
关键词：Transformer, DistilBERT, BERT, 知识蒸馏, 大模型实战 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，模型的复杂性和规模往往与其性能成正比。然而，这种复杂性和规模也带来了一系列的挑战，例如计算资源的需求，模型训练的时间，以及模型部署的难度。为了
多模态大模型实战项目
最新发布
03-18
### 关于多模态大模型的实际应用项目与案例 多模态大模型因其强大的特征提取能力和广泛的适用场景，在许多领域得到了广泛应用。以下是几个典型的实战项目及其代码示例。 #### 1. 图像描述生成 (Image Captioning) 图像描述生成是一种经典的多模态任务，它结合了计算机视觉和自然语言处理技术。通过输入一张图片，模型能够自动生成一段描述该图片的文字内容。 ##### 示例代码 以下是一个基于Transformer架构的简单图像描述生成器的伪代码： ```python import torch from torchvision import models, transforms from transformers import BertTokenizer, BertModel class ImageCaptionGenerator(torch.nn.Module): def __init__(self, image_encoder, text_decoder): super(ImageCaptionGenerator, self).__init__() self.image_encoder = image_encoder self.text_decoder = text_decoder def forward(self, images, captions): features = self.image_encoder(images) # 提取图像特征 outputs = self.text_decoder(features, captions) # 解码生成文字 return outputs # 初始化模型组件 resnet = models.resnet50(pretrained=True) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') text_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') model = ImageCaptionGenerator(resnet, text_model) # 前向传播测试 images = torch.randn(4, 3, 224, 224) # 批量大小为4的随机图像张量 captions = tokenizer(["A cat is sitting on a mat."] * 4, return_tensors="pt", padding=True)["input_ids"] outputs = model(images, captions) print(outputs.shape) ``` 上述代码展示了一个简单的图像编码器和文本解码器组合[^1]。 #### 2. 视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) VQA 是另一个重要的多模态任务，其中模型需要理解给定的图像并回答有关它的开放式问题。 ##### 示例代码 下面是一段用于构建VQA系统的代码片段： ```python import torch from transformers import ViTFeatureExtractor, AutoTokenizer, VisionEncoderDecoderModel feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-cased") vqa_model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning") def answer_question(image_path, question_text): image = feature_extractor(images=image_path, return_tensors="pt").pixel_values question = tokenizer(question_text, return_tensors="pt")["input_ids"] output = vqa_model.generate(image, decoder_input_ids=question) predicted_answer = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) return predicted_answer image_path = "example_image.jpg" question = "What color is the car?" answer = answer_question(image_path, question) print(f"The answer to '{question}' is {answer}.") ``` 这段代码利用预训练好的Vision Encoder Decoder Model来完成从图像到答案的任务转换[^2]。 #### 3. 跨模态检索 (Cross-modal Retrieval) 跨模态检索允许用户通过一种媒体形式查询另一种媒体形式的内容，比如用文本查找相似的图片或者反之亦然。 ##### 示例代码 这里提供了一种基本的方法来进行跨模态检索： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util from PIL import Image import requests from io import BytesIO sentence_model = SentenceTransformer('clip-ViT-B-32') # 使用CLIP作为嵌入模型 def cross_modal_retrieval(query, gallery_images): query_embedding = sentence_model.encode([query])[0] embeddings = [] for img_url in gallery_images: response = requests.get(img_url) img = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB") embedding = sentence_model.encode([img]) embeddings.append(embedding[0]) scores = util.cos_sim(query_embedding, embeddings).numpy()[0] top_result_index = scores.argmax() return gallery_images[top_result_index] gallery = ["https://url_to_image_1.jpg", "https://url_to_image_2.jpg"] # 替换为实际链接列表 result = cross_modal_retrieval("a red flower", gallery) print(f"Most relevant image URL: {result}") ``` 此脚本实现了基于文本查询返回最匹配图片的功能[^3]。 ---
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