極客號（Daydx.com）10月8日 消息:近年來，大型語言模型的發(fā)展迅猛，BERT成為其中最受歡迎和高效的模型，但其復(fù)雜性和可擴展性成為問題。為了解決這些問題，市面上目前由三種常見的模型壓縮技術(shù):知識蒸餾、量化和剪枝。
知識蒸餾的目標(biāo)是創(chuàng)建一個較小的模型，可以模仿較大模型的行為。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要一個已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的大型模型（如BERT），然后選擇一個較小模型的架構(gòu)，并使用一個適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)來幫助較小模型學(xué)習(xí)。這里大模型被稱為“教師”，較小模型被稱為“學(xué)生”。知識蒸餾通常在預(yù)訓(xùn)練過程中應(yīng)用，但也可以在微調(diào)過程中應(yīng)用。
DistilBERT從BERT學(xué)習(xí)，并通過包括掩碼語言建模（MLM）損失、蒸餾損失和相似性損失在內(nèi)的三個組件的損失函數(shù)來更新其權(quán)重。文章解釋了這些損失組件的必要性，并引入了softmax溫度的概念，用于在DistilBERT損失函數(shù)中平衡概率分布。
DistilBERT的體系結(jié)構(gòu)，包括與BERT相似但有一些差異的地方，以及在性能優(yōu)化方面采用的一些最佳實踐。最后，文章總結(jié)了BERT和DistilBERT在性能和規(guī)模方面的比較，指出DistilBERT在保持可比性能的同時，更小更快。
總之，DistilBERT通過知識蒸餾技術(shù)在保持性能的同時顯著壓縮了大型語言模型，為在資源受限設(shè)備上的部署提供了可能性。
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