原创 | 知识蒸馏：解锁大模型的智慧密码

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。