TinyBERT

知识蒸馏 Knowledge Distillation（在tinybert的应用）

蒸馏（KnowledgeDistillation）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
不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:04

在很多nlp数据集上超越tinybert 的新架构nlp神经网络模型

在很多nlp数据集上超越tinybert的新架构nlp神经网络模型网络结构图测试代码网络结构图测试代码importpaddleimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdmimporttqdmclassFeedFroward
东方佑·2023-12-04 02:40

BERT 模型蒸馏 TinyBERT

TinyBERT是一种对BERT压缩后的模型，由华中科技和华为的研究人员提出。
NLP与人工智能·2023-11-19 10:18

语言模型ELECTRA TinyBERT MINILM T5 ERNIE XLNet ALBERT RoBERTa DistilBERT SpanBERT BERT

文章目录语言模型ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators,KevinClark,etal.,ICLR,2020.TinyBERT
2020小小酥·2023-10-11 06:55

问 ChatGPT 关于GPT的事情：压缩篇

要将一个175B的GPT模型压缩成6B的小型模型，可以采取以下具体步骤：1.网络架构优化：可以尝试使用更轻量级的模型架构，如MobileBERT或TinyBERT。
绝不原创的飞龙·2023-09-30 05:24

论文笔记--TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

论文笔记--TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1TransformerDistillation3.2
Isawany·2023-07-16 17:48

使用Hugging Face预训练Bert处理下游任务显存占用过多

这里可以考虑使用TinyBERT，速度和显存上都能得到很大的优化。
hhy不许摸鱼·2023-07-15 11:42

详解4种模型压缩技术、模型蒸馏算法

摘要：本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。
华为云开发者联盟·2023-06-19 11:00

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：DynaBERT、TinyBERT

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT1.模型压缩概述1.2模型压缩原有理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大
·2023-06-16 14:26

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-16 11:31

解读知识蒸馏模型TinyBert

摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析：大佬对变分蒸馏的跨模态行人重识别的工作》，作者：启明。论文讲解：《FarewelltoMutualInformation:VariationalDistillationforCrossModalPersonRe-ident
·2023-06-14 18:08

通俗易懂：8大步骤图解注意力机制

BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？
喜欢打酱油的老鸟·2023-04-06 13:31

TinyBERT使用(Github中文翻译)

TinyBERT学习概述如下:image.png细节看论文：TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding安装依赖python版本：python3pipi
LemonLee·2023-03-30 15:25

TinyBERT

部分内容转载自机器之心TinyBERT的创新点主要在：新型蒸馏方式不同于普通的知识蒸馏（knowledgedistillation，KD）方法只针对输出层logits的softlabel进行student
加勒比海鲜·2023-03-17 03:32

昇思MindSpore漫游世界 | 1.6版本增加了对Mac的支持

1.5.0版本时已支持主流的Linux及Windows操作系统，出于技术生态的考虑，在1.6.0/1.6.1版本中，增加了对Mac(X86/M1)的支持，可以支持典型网络如Lenet、Resnet、crnn、tinybert
昇思MindSpore·2023-02-06 08:45

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

今天rumor就结合DistilledBiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
zenRRan·2023-01-16 15:48

TinyBERT搜索: 比BERT快10倍，小20倍

TinyBERT是谷歌开发的新模型，与传统BERT相比，它快10倍，小20倍，可在CPU上运行。作者：JackPertschuk，ColeThienes最近，Google推出了一种新的搜索模型。
深度学习技术前沿·2022-12-31 09:42

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding（2019-9-23）

TinyBERT是由华中科技大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为例对大型预训练模型进行研究。四层结构的TinyBERT4Tiny
不负韶华ღ·2022-12-31 09:42

TinyBERT论文及代码详细解读

简介TinyBERT是知识蒸馏的一种模型，于2020年由华为和华中科技大学来拟合提出。
Weiyaner·2022-12-31 09:12

《TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding》（ICLR-2020在审）论文阅读

前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERTAbstract目的：加快速度，减少内存，同时尽可能保持效果。1、Introduction提出了一种新的Transformer蒸馏方法。提出了一个两段式的学习
筱踏云·2022-12-31 09:41

TINYBERT: DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING

TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLANGUAGEUNDERSTANDING来源：ICLR2020在审链接：https://arxiv.org/pdf/1909.10351
旺旺棒棒冰·2022-12-31 09:40

【模型蒸馏】TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

总述TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。
lwgkzl·2022-12-31 09:40

TinyBert解读

为了提升模型的计算速度，提出了tinybert，模型预测提升了9.4倍的速度，模型大小缩小了7.5倍.具体论文见《TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding
别水贴了·2022-12-31 09:10

DL-Paper精读：Tiny-BERT

TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstandinghttps://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdfarxiv.orgBackgroudandIssue
星月野·2022-12-31 09:10

NLP预训练模型6 -- 模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT等）

1背景模型压缩和加速在工业界应用中十分重要，特别是在嵌入式设备中。压缩和加速在算法层面，大体分为结构设计、量化、剪枝、蒸馏等。本文从这四个方面分析怎么实现BERT轻量化，从而实现BERT模型压缩和加速。2结构设计通过结构设计来实现模型轻量化的手段主要有：权值共享、矩阵分解、分组卷积、分解卷积等。BERT中也广泛使用了这些技术。以ALBERT为例：矩阵分解：embedding层矩阵分解，分解前参数量
anshiquanshu·2022-12-31 09:09

BERT系列： tinyBERT 介绍与代码训练。

前情提要：CSDN上一篇文章讲述了BERT的全流程，但我们要做的是复现tinyBERT。BERT是一个大家族，里面有BERT-Tiny,BERT-Base，BERT-large等等。
亮子李·2022-12-31 09:38

Huggingface入门篇 II (QA)

预训练模型是huawei-noah/TinyBERT_General_6L_768D训练数据集是HotpotQA。运行环境GoogleColab（Pro）详细性能配置可以见本文章Model的运行代
SCHLAU_tono·2022-12-28 18:28

一文读懂bert结构。

下一篇文章介绍tinybert的原理和训练模型介绍：BERT概述：如果要介绍tinyBERT，首先我们需要了解BERT模型。
亮子李·2022-12-28 07:32

Poor Man's BERT: 更小更快的Transformer模型

文|sliderSun源|知乎NLP模型的大小不断增加，随之而来的是可用性降低，TinyBERT，MobileBERT，和DistilBERT都提出了一个独特的知识蒸馏框架，其共同目标是在保持性能的同时减小模型大小
夕小瑶·2022-12-22 16:25

【BERT蒸馏】DistilBERT、Distil-LSTM、TinyBERT、FastBERT（论文+代码）

文章目录0.引言1.FastBERT:aSelf-distillingBERTwithAdaptiveInferenceTime1.1摘要1.2动机1.3贡献（适用于文本分类任务）1.4相关工作1.5模型1.5.1模型结构1.5.2训练步骤1.6实验结果2.DistilBERT,adistilledversionofBERT:smaller,faster,cheaperandlighter2.1摘
fond_dependent·2022-12-18 12:04

FastBERT——自蒸馏模型与自适应调整推断时间技术

前言这几天被分配到的任务是调研现有的几种基于BERT的蒸馏模型，所以花了些时间了解了下DistilBERT，TinyBERT以及FastBERT.自从BERT发布以来，各种基于BERT的改良版本（如RoBERTa
夏树让·2022-12-14 15:11

TinyBERT-模型蒸馏

本文介绍下TinyBERT，华为在2020发布的一篇论文，主要内容是对模型进行蒸馏，蒸馏的方法值得学习论文信息论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https
poorlytechnology·2022-12-10 03:36

知识蒸馏介绍及比较

BERT蒸馏模型3.1BERT蒸馏3.2DistiledBiLSTM3.2BERT-PKD（2019）——精调阶段的蒸馏3.3DistilBERT(huggingface2019)——预训练阶段蒸馏3.4TinyBERT
Weiyaner·2022-12-08 00:40

ALbert语言模型

Bert模型变种:XLNet,SpanBERT,RoBERTa,AlBERT,ELECTRA,ERNIE,StructBERT,TinyBERT,MobileBERTALbert:主要针对bert的参数量和速度进行优化
小杨变老杨·2022-12-05 02:59

图解自注意力机制-通俗易通篇

BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？
Sophia$·2022-12-03 21:11

预训练模型蒸馏 -- 宽度自适应策略蒸馏TinyBERT

预训练模型蒸馏在前面的课程中，大家了解了自然语言处理领域中一些经典的模型，比如BERT、ERNIE等，它们在NLP任务中的强大之处是毫无疑问的，但由于预训练模型的参数较多，体积庞大，在部署时对设备的运算速度和内存大小以及能耗都有着极高的要求。但当我们处理实际的产业应用需求时，比如将深度学习模型部署到手机上时，就需要对模型进行压缩，在不影响性能的前提下使其变得体积更小、速度更快、能耗更低。本节课我们
飞桨PaddlePaddle·2022-10-26 09:29

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

今天rumor就结合DistilledBiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
机智的叉烧·2022-10-26 07:19

TinyBERT 数据增强

TinyBERT数据增强TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstandinggithub关于论文的解读已经有很多文章了，本文仅仅说明数据增强的步骤
清风2022·2022-10-10 07:02

论文阅读_知识蒸馏_TinyBERT

英文题目：TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING中文题目：TinyBERT:提炼BERT的自然语言理解能力论文地址：https:/
xieyan0811·2022-09-25 01:10

论文阅读_知识蒸馏_TinyBERT

英文题目：TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING中文题目：TinyBERT:提炼BERT的自然语言理解能力论文地址：https:/
xieyan0811·2022-09-18 00:23

华为开源预训练语言模型「哪吒、TinyBERT」可直接下载使用

近日，华为诺亚方舟实验室的NLP团队开源了两个重要的预训练语言模型-哪吒和TinyBERT，可以直接下载，预先训练和微调这两个模型。该项目是诺亚方舟实验室用于开放各种预训练模型的源代码的项目。
imalg图像算法·2022-06-13 07:46

深入浅出语言模型（四）——BERT的后浪们（RoBERTa、MASS、XLNet、UniLM、ALBERT、TinyBERT、Electra）

引言上一节我们讲到了BERT，如果要用一句时下正流行的话来形容BERT的出现，这句话大概再恰当不过：一切过往，皆为序章。Bert出现之后，研究者们开始不断对其进行探索研究，提出来各式的改进版，再各类任务上不断超越Bert。针对Bert的改进，主要体现在增加训练语料、增添预训练任务、改进mask方式、调整模型结构、调整超参数、模型蒸馏等。下面对近年来Bert的改进版本的关键点做叙述。深入浅出语言模型
fond_dependent·2022-05-23 07:34

MindSpore Mac版本发布啦！

版本时已支持主流的Linux及Windows操作系统，出于技术生态的考虑，在1.6.0/1.6.1版本中，我们增加了对Mac(X86/M1)的支持，可以支持典型网络如Lenet、Resnet、crnn、tinybert
iambowen·2022-03-18 22:54

解读知识蒸馏模型TinyBert

摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析：大佬对变分蒸馏的跨模态行人重识别的工作》，作者：启明。论文讲解：《FarewelltoMutualInformation:VariationalDistillationforCrossModalPersonRe-ident
·2021-09-02 16:06

【front-end】Unified Mandarin TTS Front-end Based on Distilled BERT Model

同时应用了蒸馏方法，对bert进行压缩，得到了TinyBERT，模型大小压缩至原BERT的25%，并效果相当。模型结构如下图所示，模型由语言模型（BERTorTin
cxxx17·2021-02-10 22:24

UNIF: 自然语言处理联合框架

易使用的自然语言处理联合框架，帮你快速搭建各类常用深度学习模型(Transformer,GPT-2,BERT,ALBERT,UniLM,XLNet,ELECTRA)，同时对于BERT系列，支持高效用的蒸馏(TinyBERT
luv_dusk·2020-10-09 21:10

NLP预训练模型4 -- 训练方法优化（RoBERTa、T5）

4–训练方法优化（RoBERTa、T5）NLP预训练模型5–模型结构优化（XLNet、ALBERT、ELECTRA）NLP预训练模型6–模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT
谢杨易·2020-09-14 01:10

NLP预训练模型1 -- 综述

4–训练方法优化（RoBERTa、T5）NLP预训练模型5–模型结构优化（XLNet、ALBERT、ELECTRA）NLP预训练模型6–模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT
谢杨易·2020-08-15 03:18

万字长文带你纵览 BERT 家族

1.2模型解读1.3BERT的特点1.4用法2.BERT的后代2.1XL-Net2.2RoBERTa2.3ALBERT2.4ELECTRA2.5ERNIE2.6BERT-WWM2.7SpanBERT2.8TinyBERT2.9DistillBERT2.10sentence-BERT2.11K-BERT2.12SemBert2.13StructBERT
姆爷·2020-07-15 14:47

TinyBERT：模型小7倍，速度快8倍，华中科大、华为出品

为此，来自华中科技大学、华为诺亚方舟实验室的研究者提出了TinyBERT，这是一种为基于transformer的模型专门设计的知识蒸馏方法，模型大小还不到BERT的1/7，但速度是BERT的9倍还要多，
机器学习算法与Python学习-公众号·2020-06-25 03:59
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