TinyBERT[1]是一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为Teacher模型蒸馏得到一个较小的模型TinyBERT。...算法原理 为了能够将原始的BERT模型蒸馏到TinyBERT，因此，在[1]中提出了一种新的针对Transformer网络特殊设计的蒸馏方法，同时，因为BERT模型的训练分成了两个部分，分别为预训练和针对特定任务的...假设BERT模型中有 N 层的Transformer Layer，在蒸馏的过程中，BERT模型作为Teacher模型，而需要蒸馏的模型TinyBERT模型作为Student模型，其Transformer...： 其中，在BERT中多头注意力层能够捕获到丰富的语义信息，因此，在蒸馏到TinyBERT中，提出了Attention Based蒸馏，其目的是希望使得蒸馏后的Student模型能够从Teacher模型中学习到这些语义上的信息...阶段，通过蒸馏使得TinyBERT能够学习到BERT中的语义知识，能够提升TinyBERT的泛化能力，而task-specific distillation可以进一步获取到fine-tuned BERT
TinyBERT[1]是一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为Teacher模型蒸馏得到一个较小的模型TinyBERT。...算法原理为了能够将原始的BERT模型蒸馏到TinyBERT，因此，在1中提出了一种新的针对Transformer网络特殊设计的蒸馏方法，同时，因为BERT模型的训练分成了两个部分，分别为预训练和针对特定任务的...：图片其中，在BERT中多头注意力层能够捕获到丰富的语义信息，因此，在蒸馏到TinyBERT中，提出了Attention Based蒸馏，其目的是希望使得蒸馏后的Student模型能够从Teacher模型中学习到这些语义上的信息...阶段，通过蒸馏使得TinyBERT能够学习到BERT中的语义知识，能够提升TinyBERT的泛化能力，而task-specific distillation可以进一步获取到fine-tuned BERT...同时，为了能够对以上三层的蒸馏，文中设计了两阶段的训练过程，分别与BERT的训练过程对应，即预训练和fine-tunning。
结合知识蒸馏的思想，Distilled BiLSTM[1]将BERT模型当作Teacher模型，对Fine-tuned BERT进行蒸馏，使得蒸馏得到的Student模型BiLSTM模型与ELMo模型具有相同的效果...Distilled BiLSTM 在对BERT蒸馏过程中，选择了两个特定的任务，一个是分类任务，另一个则是句子对任务。 2.2.1....Teacher模型 在Distilled BiLSTM，Teacher网络为Fine-tuned BERT模型，BERT模型的结构如下图所示： 假设BERT模型对句子抽取出的向量为 \mathbf{h...总结 Distilled BiLSTM是对于知识蒸馏较为一般性的实践，将BERT模型（Teacher）蒸馏到一个简单的BiLSTM模型（Student），蒸馏的目标函数中的蒸馏loss也是采用了对比logits...Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks[J]. 2019. [2] 知识蒸馏基本原理
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？...BERT蒸馏 在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸馏和量化。量化的提升有限，因此免不了采用剪枝+蒸馏的融合方法来获取更好的效果。...接下来将介绍BERT蒸馏的主要发展脉络，从各个研究看来，蒸馏的提升一方面来源于从精调阶段蒸馏->预训练阶段蒸馏，另一方面则来源于蒸馏最后一层知识->蒸馏隐层知识->蒸馏注意力矩阵。...BERT-PKD (EMNLP2019) 既然BERT有那么多层，是不是可以蒸馏中间层的知识，让学生模型更好地拟合呢？...BERT蒸馏技巧 介绍了BERT蒸馏的几个经典模型之后，真正要上手前还是要把几个问题都考虑清楚，下面就来讨论一些蒸馏中的变量。 剪层还是减维度？ 这个选择取决于是预训练蒸馏还是精调蒸馏。
但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的运行速度过慢。...“耐心的知识蒸馏”模型 具体来说，对于句子分类类型的任务，当普通的知识蒸馏模型用来对模型进行压缩的时候, 通常都会损失很多精度。...文章称这种模型为“耐心的知识蒸馏”模型 (Patient Knowledge Distillation， 或者PKD)。...验证猜测 研究者将提出的模型与模型微调(fine-tuning)和正常的知识蒸馏在7个句子分类的保准数据集上进行比较，在12层教师模型蒸馏到6层或者3层学生模型的时候，绝大部分情况下PKD的表现都优于两种基线模型...代码已经开源在： https://github.com/intersun/PKD-for-BERT-Model-Compression
模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署，解决Bert太大，推理太慢的问题。...Loss的存在使得小模型只要去模仿大模型即可，就像临摹之于绘画 知识蒸馏 说到蒸馏肯定要先提下Hinton在15年的paper，它并不是最早提出蒸馏概念的，但是它总结了几点蒸馏的方案，之后被广泛应用...而HardLabel提供了熵值更低的真实信息，帮助蒸馏模型学到正确的class分类。 PKD Bert 从PKD Bert开始，大家开始集思广益对Bert开展瘦身行动。...Distill Bert 从DistillBert开始，蒸馏被提前到了预训练阶段。...因为小模型的拟合能力有限，所以感觉这里下游任务的复杂程度越高，进行二次蒸馏带来的效果提升会越明显。 Tiny Bert Tiny Bert在Distill的基础上完善了预训练和微调过程中蒸馏方式。
本文为你介绍“耐心的知识蒸馏”模型。...但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的运行速度过慢。...具体来说，对于句子分类类型的任务，当普通的知识蒸馏模型用来对模型进行压缩的时候, 通常都会损失很多精度。...文章称这种模型为“耐心的知识蒸馏”模型 (Patient Knowledge Distillation， 或者PKD)。...研究者将提出的模型与模型微调(fine-tuning)和正常的知识蒸馏在7个句子分类的保准数据集上进行比较，在12层教师模型蒸馏到6层或者3层学生模型的时候，绝大部分情况下PKD的表现都优于两种基线模型
为了缓解这个问题是使用蒸馏可以将网络缩小到合理的大小，同时最大限度地减少性能损失。...我们在以前的文章中介绍过 DistilBERT [1] 如何引入一种简单而有效的蒸馏技术，该技术可以轻松应用于任何类似 BERT 的模型，但没有给出任何的代码实现，在本篇文章中我们将进入细节，并给出完整的代码实现...对于 RoBERTa，Hugging Face 上已经存在类似 DistilBERT 的蒸馏版本。...总结 通过以上的代码我们可以蒸馏任何类似 BERT 的模型。 除此以外还有很多其他更好的方法，例如 TinyBERT [5] 或 MobileBERT [6]。...甚至是完全尝试一种新的蒸馏方法，因为这是一个日益发展的领域。
之前我们讨论了『模型压缩与蒸馏！BERT的忒修斯船』，算是一个开篇。...本文继续讨论关于模型蒸馏（Distilling Knowledge）及关于BERT模型的知识蒸馏，分享针对具体任务时可行的简洁方案，同时在新的视角下探讨了知识蒸馏有效的一些原因，并通过实验进行验证。...模型蒸馏的最重要的一个特点就是降低资源使用以及加速模型推理速度，而小模型往往性能较低，本文总结如何通过蒸馏来使小模型具有更好的性能。...更直观的实验请查阅Knowledge Distillation From Scratch[2] Distill BERT 看到的第一篇针对 BERT 模型做蒸馏的是Distilling Task-Specific...而为了蒸馏后的模型能更加的general，适应更多的task，就需要迁移更多的信息，设计上也越复杂。
模型压缩又分为几种方式：一种是剪枝(Pruning)与量化(Quantization),一种是知识蒸馏(Knowledge Distillation), 还有一种是权重共享（Sharing）与因数分解（...知识蒸馏 知识蒸馏是训练一个小模型(student)来学习大模型(teacher)，由于大模型是之前已经fine-tuning的，所以此时学习的目标已经转换为对应的logit而不再是one-hot编码了...方法属于上面提到的知识蒸馏，知识蒸馏中我们提到，在蒸馏时，我们不光要学习teacher的输出，对中间层我们也希望他们直接尽量相似。...首先呢，想象我们现在已经训练好了一个6层的BERT，我们成为Predecessor（前辈）, 而我们需要训练一个三层的bert， 他的结果近似12层BERT的效果，我们成为Successor(传承者),...bert-of-theseus,图源科学空间 在bert-of-theseus中，首先固定predecessor的权重，然后将6层的Bert分为3个block，每个block与successor的一层对应
DistilBERT 从 Hinton 开始，蒸馏的方法逐渐被应用到了不同的神经网络中，当然你可能也听过 HuggingFace 提出的 DistilBERT，这是一种对 BERT 的蒸馏。...推理速度 TinyBERT 就在几天前，出现了一种新的 BERT 蒸馏方法，来自华为诺亚方舟实验室的刘群团队提出了 TinyBERT[20]。...为了构建一个具有竞争力的 TinyBERT，作者首先提出了一种新的 Transformer 蒸馏方法，来蒸馏嵌入 BERT 的知识。 ?...而在 BERT 的现有知识蒸馏的方法（如 Distilled BiLSTM_SOFT，BERT-PKD 和 DistilBERT）中却忽略了这一点。 ?...在通用蒸馏阶段，未经微调的原始 BERT 充当教师模型，学生 TinyBERT 通过在通用领域对大型语料库执行通常的 Transformer 蒸馏来学习模仿教师的行为。
有一些方法可以减轻这些痛苦并且对模型的性能影响很小，这种技术称为蒸馏。在本文中，我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制，该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。...BERT蒸馏的必要性 基于bert的模型在NLP中非常流行，因为它们最初是在[2]中引入的。随着性能的提高，出现了很多很多的参数。...对知识蒸馏的需要是明显的，因为 BERT 非常通用且性能良好，还有就是后来的模型基本上以相同的方式构建，类似于 RoBERTa [3]，所以能够正确的提取和使用BERT里面包含的内容可以让我们达到一举两得的目的...答案有三点：第一，它非常简单，是对蒸馏的一个很好的介绍；其次，它带来了良好的结果；第三，它还允许提炼其他基于 BERT 的模型。 DistilBERT 的蒸馏有两个步骤，我们将在下面详细介绍。...总结 以上就是 DistilBERT 对类 BERT 模型的蒸馏过程，唯一要做的就是选择一个模型并提炼它！我们在后面的文章中将详细介绍蒸馏的过程和代码实现。
虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高，但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候，也是耗费相当多资源的，尤其是BERT出来以后，不管做什么用BERT效果都能提高，万物皆可BERT。 ...知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型，其中teacher是“知识”的输出者，student是“知识”的接受者。...知识蒸馏的过程分为2个阶段: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂，可以由多个分别训练的模型集成而成。...计算大模型输出 训练完大模型之后，我们将计算soft target，不直接计算output的softmax，这一步进行了一个divided by T蒸馏操作。...教师模型结构 教师模型为BERT，并对最后四层进行微调，后面也接了一层全连接。
针对上述问题，本文提出了一种基于领域知识的高效迁移学习方法： 作者将BERT-large蒸馏到了单层的BiLSTM中，参数量减少了100倍，速度提升了15倍，效果虽然比BERT差不少，但可以和ELMo打成平手...所以蒸馏的目标是让学生模型学习到教师模型的泛化能力，理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的学生模型要好。 在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸馏和量化。...量化的提升有限，因此免不了采用剪枝+蒸馏的融合方法来获取更好的效果。...接下来将介绍BERT蒸馏的主要发展脉络，从各个研究看来，蒸馏的提升一方面来源于从精调阶段蒸馏->预训练阶段蒸馏，另一方面则来源于蒸馏最后一层知识->蒸馏隐层知识->蒸馏注意力矩阵。...知识蒸馏论文选读（二）
01 为什么要学习知识蒸馏 1.1 一切源于业务的需要 目前大火的BERT这一类预训练+微调的两阶段模型因为效果好和应用范围广在各种自然语言处理任务中疯狂屠榜取得state-of-art。...量化操作主要是以精度换速度，业界也有尝试在BERT微调阶段进行量化感知训练，使用最小的精度损失将BERT模型参数压缩了4倍。这些量化操作方案很多也是为了将模型移植到移动端进行的优化； 知识蒸馏。...知识蒸馏通俗的理解就是BERT当老师，TextCNN当学生，让BERT这个老师把学到的知识传授给TextCNN这个学生，这样就能让TextCNN达到和BERT媲美的效果，最后我们线上去部署TextCNN...图6 验证多个模型ensemble知识转移到单一模型 03 实战知识蒸馏BERT到TextCNN 实际业务中我们线下场景因为没有时延的要求所以主要使用BERT模型来完成文本分类任务。...总结 本篇主要分享从理论到实战知识蒸馏。首先讲了下为什么要学习知识蒸馏。一切源于业务需求，BERT这种大而重的模型虽然效果好应用范围广，但是很难满足线上推理的速度要求，所以需要进行模型加速。
摘要：本篇主要分享从理论到实战知识蒸馏。首先讲了下为什么要学习知识蒸馏。一切源于业务需求，BERT这种大而重的模型虽然效果好应用范围广，但是很难满足线上推理的速度要求，所以需要进行模型加速。...量化操作主要是以精度换速度，业界也有尝试在BERT微调阶段进行量化感知训练，使用最小的精度损失将BERT模型参数压缩了4倍。这些量化操作方案很多也是为了将模型移植到移动端进行的优化； 知识蒸馏。...知识蒸馏通俗的理解就是BERT当老师，TextCNN当学生，让BERT这个老师把学到的知识传授给TextCNN这个学生，这样就能让TextCNN达到和BERT媲美的效果，最后我们线上去部署TextCNN...下面是详细实验结果： 图6 验证多个模型ensemble知识转移到单一模型 03 实战知识蒸馏BERT到TextCNN 实际业务中我们线下场景因为没有时延的要求所以主要使用BERT模型来完成文本分类任务...总结 本篇主要分享从理论到实战知识蒸馏。首先讲了下为什么要学习知识蒸馏。一切源于业务需求，BERT这种大而重的模型虽然效果好应用范围广，但是很难满足线上推理的速度要求，所以需要进行模型加速。
，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。...感性上理解三种蒸馏方式： 离线蒸馏可以理解为知识渊博的老师给学生传授知识。 在线蒸馏可以理解为教师和学生一起学习。 自蒸馏意味着学生自己学习知识。 1....早期的KD方法都属于离线蒸馏，将一个预训练好的教师模型的知识迁移到学生网络，所以通常包括两个阶段： 在蒸馏前，教师网络在训练集上进行训练。...使用在线蒸馏的时候，教师网络和学生网络的参数会同时更新，整个知识蒸馏框架是端到端训练的。...自蒸馏 Self-Distillation 在自蒸馏中，教师和学生模型使用相同的网络。自蒸馏可以看作是在线蒸馏的一种特殊情况，因为教师网络和学生网络使用的是相同的模型。
一个是知识蒸馏的方法用于深度学习，同时也需要深入学习；另一个则是本文的核心：蒸馏中如何合理运用温度，让隐藏的知识更好地挥发和凝结。...蒸馏模型 模型蒸馏或知识蒸馏，最早在 2006 年由 Buciluǎ 在文章 Model Compression [14] 中提出（很多博主把人名都写错了。...先简要概括一下模型蒸馏在做什么。出于计算资源的限制或效率的要求，深度学习模型在部署推断时往往需要进行压缩，模型蒸馏是其中一种常见方法。...对于相同的输入，让学生输出的概率分布尽可能的逼近教师输出的分布，则大模型的知识就通过这种监督训练的方式「蒸馏」到了小模型里。...后话 写完这篇文章才发现，潘小小【经典简读】知识蒸馏（Knowledge Distillation）经典之作 [17] 一文中已有类似的探讨。
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