TinyBERTTinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding对Bert e
原创
2022-12-26 18:24:01
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在TinyBERT中，精简了BERT模型的大小，设计了三种层的蒸馏，分别为transformer-layer，embedding-layer以及prediction-layer。同时，为了能够对以上三层的蒸馏，文中设计了两
原创
2023-06-14 18:12:43
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摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。 本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析...
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2021-09-02 15:02:00
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对BERT模型进行蒸馏，老师模型和学生模型都使用Transformer架构，但是层数和每层的输出维度可以不同，从而实现对模型的精减。
原创
2022-10-03 02:29:59
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本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。
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2021-09-02 14:48:24
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两年，以谷歌的 BERT、OpenAI 的 GPT 2.0、英伟达的 MegatronLM 等为代表的大规模 NLP 预训练模型相继问世，显著提升了很多自然语言处理任务的效果，大大促进了 NLP 领域的发展。但这些动不动就数十亿级别参数的模型，背后是昂贵的 GPU 计算资源、超大规模的 GPU 机器学习集群和超长的模型训练时间，给模型的落地带来了阻碍：一方面，并非所有企业都能拥有像谷歌、英伟达那样
原创
2021-03-28 17:36:17
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深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
1.模型压缩概述
1.2模型压缩原有
理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型大小的增加。同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。但随着深度学习越来越多的参与到产业中，很多情况
原创
2023-06-16 12:51:26
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TinyBERT论文：《TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.10351作者/机构：华科+华为诺亚方舟实验室年份：2019.9TinyBert通过对Bert 编码器中的Transformer进行压缩，使用两段式学习框架在精度允许范围内节约了计算资源和推理速度。其
本文介绍下TinyBERT，华为在2020发布的一篇论文，主要内容是对模型进行蒸馏，蒸馏的方法值得学习 论文信息
论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERT 主要内容
目前已经有很多模型
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2024-10-29 12:12:38
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概述、原理、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、PyTorch、数据增强、TinyBERT。
概念、原理；变体：ALBERT、RoBERTa、ELECTRA、SpanBERT、DistilBERT、TinyBERT、BERTSUM、M-BERT、XLM、FlauBERT、Sentence-BERT、ClinicalBERT、BioBERT、VideoBERT、BART；数据集、Python库、Python Transformers内置预训练模型
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2024-03-29 16:45:09
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本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。
原创
2023-06-19 10:48:27
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最近承接了项目要复现tiny_Bert。所以在这里用文章记录自己学到的。这篇文章是前置，主要介绍bert原理。 下一篇文章介绍tinybert的原理和训练模型介绍：BERT概述： 如果要介绍tinyBERT，首先我们需要了解BERT模型。（了解BERT模型之前，希望你对Transformer结构已经有了基本的了解。Transformer： Attention is All
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2024-08-05 18:12:39
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这是一份用图片和代码详解自注意力机制的指南，请收好。BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共...
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2019-11-26 14:10:14
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BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT, TinyBERT, CamemBERT……它们有什么共同之处呢？答案不是“它们都是BERT”????。正确答案是：self-attention????。我们讨论的不仅是名为“BERT”的架构，更准确地说是基于Transformer的架构。基于T
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2024-07-31 21:38:44
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BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT 和 CamemBERT 有什么共同点？别说「BERT」，那不是我想要的答案。 答案：自注意力（self-attention）。 我们要探讨的不仅是名字里面带有「BERT」的架构，而是「基于 Transformer」的架构。
小朋友，关于模型蒸馏，你是否有很多问号：
蒸馏是什么？怎么蒸BERT？
BERT蒸馏有什么技巧？如何调参？
蒸馏代码怎么写？有现成的吗？
今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
模型蒸馏原理
Hinton在NIPS2014[1]提出了知
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2021-06-14 22:35:29
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总述TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。 主要包括两个创新点：对Transformer的参数进行蒸馏，需要同时注意embedding，attention_weight, 过完全连接层之后的hidden，以及最后的logits。对于预训练语言模型，要分为pretrain_model 蒸馏以及task-specific蒸馏。分别学习pretrain模型的初始参数以便给压缩
Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型 在蒸馏的过程中，我们将原始大模型称为教师模型（teacher），新的小模型称为学生模型（student），训练集中的标签称为hard label，教师模型预测的概率输出为soft label，temperature(T)是用来调整sof
在将BERT等预训练模型应用到低资源的移动设备时，常常会因为模型size以及推理速度不够的原因而搁浅！本文就探索一种高效的结构参数优化去解决TinyBERT 应用的问题，主要的方法就是one-shot learning + search。
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2021-08-19 11:05:12
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