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中文BERT众所周知,像T这样的大型预训练模型通常会有上亿个参数,受累于庞大的模型大小和高延迟时间,使得这些庞大的模型无法部署到移动设备之上。而T则是经过压缩和加速的T模型。像一样,与任务无关,也就是说,可以通过简单的微调将其通用地应用于各种下游任务。是的精简版本,同时具有精心设计的自注意力与前馈网络之间的平衡。为了训练,首先训练一个专门设计的教师模型,该模型是模型。然后,实现从该老师模型到的知识迁移。经验研究表明,比小倍,快倍,同时在基准测试中获得了有相当竞争力的结果。在的自然语言推理任务上,T的得分为(比s低),在xl手机上的延迟为毫秒。在Dv1v问题解答任务上,的v得分为0(比高5)。1自监督模型为自然语言处理技术带来了新的革命的同时,也带来了许多问题:像BERT模时间,BERT模型往往无法部署到资源有限的移动设备之上,实现机器翻译,对话建模等在实现过程中,首先将BERT进行与任务无关的压缩,然后再进行与任务相关的压缩,将BERT模型微调为特定任务的教师(Teacher)模型,然后再进行数据蒸馏,这一过程比获得与任务无关的紧凑型似乎并不难,只需要采用较窄或更浅的版本,并通训练难度会更大。图1三种模型架构比较(a)BERT(bIB-BERTc)低0.6),在Pixel4手机上的延迟为62毫秒。在SQuADv1.1/v2.0问题解答任务上,MobileBERT的devF1得分为90.0/79.2(比BERTBASE高1.5/2.1)。2MobileBERTMobileBERT的设计架构和参数设置如下表所示,表中的设置是在大量实验的基础上获得表11.的体系结构如图(c)所示。它的深度与一样深,但是每个构件都变得更小。如表变换,以将其输入和输出尺寸调整为,将这种架构称为瓶颈。行训练,然后再从该教师网络向进行知识转移。这比直接从头训练更好。教师网络的体系结构设计,如图()所示。实际上,教师网络只是。在此,将教师网络称为。注意,和具有相同的要素特征映射大小,即。因此,可以对和之间的分层输出差异直接进行比较。1.1.删除层归一化用元素线性变换替换n通道隐含状态hNoNorm(h)=γ◦h+β其中γ,β∈和〇表示Hadamard积。注意,即使在测试模式下,NoNorm采用relurelu激活代替了gelu激活。1.BERT模型中的嵌入表占模型大小的很大比例。如表5-251.其中A是注意力的头数(多头注意力机制)其中,α为0~13IB-BERT老师的中级知识(即注意力映射和特征映射)可能不是图2图2三种训练策略的方框图(a)辅助知识传递(AKT(b联合知识传递(JKT)(c)渐进知识按照表1的配置进行实验,将MobileBERT的实验结果和其它模型训练结果进行比对。通过大量的实验,找出了最优的模型设置,以SQuADvl.ldevFI得分作为模型设置的性能指标。在这里,仅以2048个批次的大小训练模型125,000BERT的训练设置基础4表2IB-BERTLARGEteacherF1MobileBERT5.5.4.5和一样,使用kss和英文维基百科(shk)作为预训练数据。为了使老师达到与原始相同的精度,在个Uv芯片上训练了,步长为k,批量大小为,并使用了优化器。为了与进行比较,没有在其他变体中使用训练技巧。对于,在预训练蒸馏阶段使用相同的设置。此外,当使用渐进式知识传递来训练时,在层上需要额外增加万步。为
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