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原创 | 知识蒸馏:解锁大模型的智慧密码
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知识蒸馏是一种将复杂的大型机器学习模型简化为更小、更高效版本的技术,它保留了模型核心知识和能力的同时,降低了对数据和计算资源的需求。这项技术可以让模型更易于训练和使用,并且能在资源有限的环境下保持良好性能。
在知识蒸馏中,基于teacher-student框架进行模型压缩,通过训练简化的学生模型来模拟复杂的教师模型,捕捉教师模型中的关键知识。这种方法对于大型预训练语言模型如BERT特别有用,因为它们通常参数庞大,难以部署在资源受限的设备上。
针对BERT模型的知识蒸馏实践中,TinyBERT等模型展示了如何通过General distillation和Task-specific distillation两个阶段,将教师模型BERT的知识传输给学生模型TinyBERT。在General distillation阶段,使用大规模无监督数据学习教师模型的知识,提高学生模型的泛化能力。在Task-specific distillation阶段,使用具体任务数据进一步训练学生模型,让它学习更多任务相关的知识。
TinyBERT的特色在于它不仅学习教师模型的最终输出,还学习了教师模型的多层特征表示,包括词向量层输出、Transformer层输出、注意力矩阵,以及在微调阶段使用的预测层输出。这样的深度学习使得TinyBERT能够更好地模仿教师BERT模型的行为。
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