微软透过知识蒸馏法改善多任务深度神经网络研究

微软研究院最近介绍了透过知识蒸馏法（distillation），来改善多任务深度神经网络（Multi-Task Deep Neural Network， MT-DNN）的研究，打造出更稳固且通用的自然语言理解模型，微软将多个整体（ensembled ）模型，透过知识蒸馏法，训练出单一个稳固且通用的MT-DNN。微软表示，整体学习是改善自然语言处理模型最有效的方法之一，目前已被广泛地应用在NLU任务中，不过，整体学习通常由数十至数百种不同的神经网络模型组成，因此运算和部署成本相当昂贵，微软结合了网络大厂 AI开源的双向语言转换模型BERT，并采用了知识蒸馏法来解决这个问题。

知识蒸馏法是从训练好的大型模型中，将学习到的知识迁移到更适合推理的小型模型，微软首先利用整体模型，训练出每个训练样本的预测输出soft targets，soft targets是来自大型模型的预测结果，包含的讯息量较大，拥有不同类型之间的讯息，举例来说，「我与Tom进行了一场有趣的对话」这句话的情绪分类可能为正面，也有可能是负面，必须依据上下文来判断，接着，再用横跨不同任务输出的soft targets和正确的targets，透过多任务学习来训练单一个MT-DNN，此时MT-DNN就是扮演学生的角色。MT-DNN学生模型的实验架构分为共享层和特定任务层两个部分，输入一个语句后，会先将语句转换为词向量表示法，接着转换编译程序会针对每个字撷取上下文的信息，并产生共享的上下文词向量，最后，针对每个任务，特定任务层会根据必要的处理，像是分类、相似度评分、关系排序等，生成特定任务的表示法，MT-DNN共享层一开始是用网络大厂双向语言转换模型BERT训练，接着再用多任务学习共同训练。部分内容参考：sbf胜博票台 http://www.ktnetks.com.tw

而多任务学习的知识蒸馏过程，不同神经网络会针对不同任务分别训练，神经网络担任教师的角色，这些教师神经网络会为每个特定任务，生成soft targets，MT-DNN学生网络就透过多任务学习来学习特定任务。

相比BERT模型和一般MT-DNN模型，经过知识蒸馏法训练的MT-DNN模型，在常用自然语言理解评估标准GLUE有较佳的表现，显示该模型更加的稳固且通用，微软也计划在6月于GitHub上开源释出MT-DNN模型，释出的模型将包含预先训练的模型、程序代码，以及步骤式的解说。

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