知识蒸馏 Knowledge Distillation(在tinybert的应用)

蒸馏(Knowledge Distillation)是一种模型压缩技术,通常用于将大型模型的知识转移给小型模型,以便在保持性能的同时减小模型的体积和计算开销这个过程涉及到使用一个大型、复杂的模型(通常称为教师模型)生成的软标签(概率分布),来训练一个小型模型(通常称为学生模型)

具体而言,对于分类问题,教师模型生成的概率分布可以看作是对每个类别的软标签,而学生模型通过学习这些软标签来进行训练。这种方式相比直接使用硬标签(即真实的标签)进行训练,通常能够提供更多的信息,帮助学生模型更好地捕捉数据的细节。

以下是使用 TinyBERT 进行蒸馏的简单例子:

1. 引入必要的库和模块:

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertForSequenceClassification
from transformers import TinyBertForSequenceClassification, TinyBertTokenizer

2. 加载教师模型和学生模型:

teacher_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
student_model = TinyBertForSequenceClassification.from_pretrained('prajjwal1/tf-4.0-tinybert')

3. 定义蒸馏损失函数:

class KnowledgeDistillationLoss(nn.Module):
    def __init__(self, temperature=1.0):
        super(KnowledgeDistillationLoss, self).__init__()
        self.temperature = temperature

    def forward(self, outputs, labels, teacher_outputs):
        # 计算蒸馏损失
        loss = nn.KLDivLoss()(nn.functional.log_softmax(outputs / self.temperature, dim=1),
                              nn.functional.softmax(teacher_outputs / self.temperature, dim=1))
        # 添加其他损失项(例如交叉熵损失)
        # loss += ...
        return loss

4. 准备数据和优化器等:

tokenizer = TinyBertTokenizer.from_pretrained('prajjwal1/tf-4.0-tinybert')

# 数据处理和加载等...
# optimizer = ...

5. 进行蒸馏训练(关键)

# 通过数据集获取教师模型的软标签
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

# 将数据传递给学生模型进行训练
outputs = student_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
loss = KnowledgeDistillationLoss(temperature=2.0)(outputs.logits, labels, teacher_outputs.logits)

# 反向传播和优化器更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

在上述示例中,KnowledgeDistillationLoss 是一个自定义的损失函数,用于计算蒸馏损失。你可以根据具体情况进行调整和扩展。需要注意的是,蒸馏过程中还可以加入其他损失项,例如交叉熵损失,以更好地引导学生模型的训练。

这个例子是一个简化版本,实际应用可能需要根据具体任务和数据集进行更多的调整和优化。

总结:

TinyBert的训练过程:

  • 1、用通用的Bert base进行蒸馏,得到一个通用的student model base版本;
  • 2、用相关任务的数据对Bert进行fine-tune得到fine-tune的Bert base模型;
  • 3、用2得到的模型再继续蒸馏得到fine-tune的student model base,注意这一步的student model base要用1中通用的student model base去初始化;(词向量loss + 隐层loss + attention loss)
  • 4、重复第3步,但student model base模型初始化用的是3得到的student模型。(任务的预测label loss)

参考:https://github.com/Lisennlp/TinyBert?tab=readme-ov-file

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