極客號（Daydx.com）10月8日 消息:近年來，大型語言模型的發(fā)展迅猛，BERT成為其中最受歡迎和高效的模型，但其復雜性和可擴展性成為問題。為了解決這些問題，市面上目前由三種常見的模型壓縮技術:知識蒸餾、量化和剪枝。
知識蒸餾的目標是創(chuàng)建一個較小的模型，可以模仿較大模型的行為。為了實現(xiàn)這一目標，需要一個已經預訓練好的大型模型（如BERT），然后選擇一個較小模型的架構，并使用一個適當?shù)膿p失函數(shù)來幫助較小模型學習。這里大模型被稱為“教師”，較小模型被稱為“學生”。知識蒸餾通常在預訓練過程中應用，但也可以在微調過程中應用。
DistilBERT從BERT學習，并通過包括掩碼語言建模（MLM）損失、蒸餾損失和相似性損失在內的三個組件的損失函數(shù)來更新其權重。文章解釋了這些損失組件的必要性，并引入了softmax溫度的概念，用于在DistilBERT損失函數(shù)中平衡概率分布。
DistilBERT的體系結構，包括與BERT相似但有一些差異的地方，以及在性能優(yōu)化方面采用的一些最佳實踐。最后，文章總結了BERT和DistilBERT在性能和規(guī)模方面的比較，指出DistilBERT在保持可比性能的同時，更小更快。
總之，DistilBERT通過知識蒸餾技術在保持性能的同時顯著壓縮了大型語言模型，為在資源受限設備上的部署提供了可能性。
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