导读：BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet到底哪家强？在不同的研究领域和应用场景如何选择成了大难题。凡事莫慌，这篇文章帮你理清思路。...XLNet和RoBERTa改善了性能，而DistilBERT提高了推理速度。下表对它们进行了比较： ?...DistilBERT学习了BERT的蒸馏（近似）版本，保留了95％的性能，但只使用了一半的参数。 具体来说，它没有标记类型和池化层的嵌入，只保留了谷歌BERT中一半的层。...DistilBERT使用了一种叫做蒸馏的技术，它与谷歌的BERT（也就是由较小的神经网络构成大型神经网络）相似。 这个原理是，一旦要训练一个大型神经网络，就可以使用较小的网络来预估其完整的输出分布。...原文作者：SuleimanKhan 原文链接：https://towardsdatascience.com/bert-roberta-distilbert-xlnet-which-one-to-use-
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...pass visualize_children(roberta) 这样获得了如下输出 看起来 RoBERTa 模型的结构与其他类似 BERT 的模型一样，如下所示： 复制教师模型的权重 要以 DistilBERT...自定义损失函数 作为对 DistilBERT 训练过程的回顾，先看一下下图： 请把注意力转向上面写着“损失”的红色大盒子。但在详细介绍里面是什么之前，需要知道如何收集我们要喂给它的东西。...对于 DistilBERT，可以阅读原始论文 [1]。对于 RoBERTa，Hugging Face 上已经存在类似 DistilBERT 的蒸馏版本。.../4814577c59f4f38fcc89729ce4ba21e6 引用 [1] Victor SANH, Lysandre DEBUT, Julien CHAUMOND, Thomas WOLF, DistilBERT
本文为你详细介绍DistilBERT，并给出完整的代码实现。 机器学习模型已经变得越来越大，即使使用经过训练的模型当硬件不符合模型对它应该运行的期望时，推理的时间和内存成本也会飙升。...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...pass visualize_children(roberta) 这样获得了如下输出： 看起来 RoBERTa 模型的结构与其他类似 BERT 的模型一样，如下所示： 复制教师模型的权重 要以 DistilBERT...自定义损失函数 作为对 DistilBERT 训练过程的回顾，先看一下下图： 请把注意力转向上面写着“损失”的红色大盒子。但是在详细介绍里面是什么之前，需要知道如何收集我们要喂给它的东西。...对于 DistilBERT，可以阅读原始论文 [1]。对于 RoBERTa，Hugging Face 上已经存在类似 DistilBERT 的蒸馏版本。
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。...简单介绍DistilBERT 什么是知识蒸馏? 蒸馏的概念是相当直观的:它是训练一个小的学生模型，模仿一个更大的教师模型并尽可能接近的过程。...DistilBERT 方法 第一篇关于 BERT 提炼的论文是给我们灵感的论文，即 [1]。...但是其他方法也会陆续介绍，例如 [4] 或 [5]，所以我们很自然地想知道为什么将自己限制在 DistilBERT 上。...DistilBERT 的方法是将层数减半并从教师的层初始化学生的层。
第一个参数是model_type，第二个参数是model_name，第三个参数是数据中的标签数： • model_type可以是['bert'，'xlnet'，'xlm'，'roberta'，'distilbert
不同时期的 NLP 模型及其参数数量 为创建 DistilBERT，我们向 BERT 应用了知识蒸馏技术，因而模型得名 DistilBERT。知识蒸馏是一种压缩技术，由 Hinton 等人提出。...我们利用在 SQuAD 1.1 上微调过的 BERT-cased 模型作为教师，配合知识蒸馏损失便可实现 DistilBERT 的微调。...这样，就会得到很多教师与学生的对应关系：首先由 BERT-cased 教授 DistilBERT-cased，然后由 SQuAD-finetuned BERT-cased 版本“再教一次”，以获得 DistilBERT-cased-finetuned-squad...的 Keras 文件 (.h5)，其中包含 DistilBERT-cased-squad 模型的权重。...然后，我们便可将模型保存为 SavedModel 格式： tf.saved_model.save(distilbert, 'distilbert_cased_savedmodel', signatures
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 1.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...3.DistilBERT蒸馏 3.1....DistilBERT 简介 论文地址：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter...模型实现 学生网络结构 学生网络DistilBERT具有与BERT相同的通用结构，但token-type embedding和pooler层被移除，层数减半。...在相同效率的约束下，从DynaBERT中提取的子网性能优于DistilBERT和TinyBERT。 5.TinyBERT 蒸馏 5.1.
模型性能：DistilBERT 测试 研究者在 GLUE 基准的开发集上对比了 DistilBERT 和两个基线模型的性能，基线模型分别是 BERT base（DistilBERT 的教师模型）和来自纽约大学的强大非...至于推断性能，DistilBERT 的推断速度比 BERT 快 60%，规模也比后者小；DistilBERT 的推断速度比 ELMo+BiLSTM 快 120%，规模也比后者小很多。...下游任务：蒸馏和迁移学习 研究者进一步研究了在高效推断约束下，DistilBERT 在下游任务上的应用。研究者对紧凑的预训练语言模型 DistilBERT 进行微调，用于分类任务。...然后使用同样的超参数训练 DistilBERT。...少即是多：小模型也能出奇迹 Hugging Face 对 DistilBERT 的潜力非常看好。DistilBERT 只是个开始，它也提出了许多问题：使用知识蒸馏技术，我们可以把大模型压缩到什么程度？
进一步地，这个模型实际上由两个模型组成： DistilBERT 处理输入的句子，并将它从句子中提取的一些信息传递给下一个模型。...对于 DistilBERT 模型，我们使用该模型预训练的参数即可，这个模型没有被用来做句子分类任务的训练和微调。...transformers 库提供了一个 DistilBERT 的实现和预训练模型。 ? 教程概述 首先使用预训练的 distilBERT 模型为2000个句子生成句向量。 ?...DistilBERT 中的流程 输入的句向量流经 DistilBERT 的过程和 BERT 一样。输出也是每个token 用一个768维的向量表示。 ?...DistilBERT 处理部分 现在我们从token 矩阵中创建了一个输入的张量，别传递给 DistilBERT input_ids = torch.tensor(np.array(padded))
DistilBERT处理这个句子，并将从中提取的一些信息传递给下一个模型。DistilBERT 是 BERT 的小版本，由HuggingFace的团队开发并开源。...我们将首先使用训练好的 distilBERT 来生成 2000 个句子的嵌入。 ? 在这一步之后，我们将不再接触 distilBERT。这些都是我从这里学到的。...DistilBERT 的数据流 通过 DistilBERT 传递输入向量的工作方式与 BERT 一样。输出将是每个输入 token 的向量。每个向量由 768 个数字(浮点数)组成。 ?..., ppb.DistilBertTokenizer, 'distilbert-base-uncased') ## Want BERT instead of distilBERT?...使用 DistilBERT 处理 现在，我们从填充后的 token 矩阵中创建了一个输入张量，并将其发送给 DistilBERT。
首先，使用训练后的distilBERT模型来生成数据集中2000个句子的句子嵌入。 这一步后就不再用distilBERT，剩下的都是scikit-learn的工作。...DistilBERT模型流程 将向量输入至DistilBERT模型获得输出的过程和BERT模型如出一辙。输出结果是与输入有关的向量，其中每个向量由768个（浮点）数值组成。 ?..., 'distilbert-base-uncased') ## Want BERT instead of distilBERT?...使用DistilBERT模型进行处理 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...你也可以回到开头用BERT代替distilBERT重新试一下，了解其工作原理。
if is_torch_available() else (), "default": { "model": { "pt": ("distilbert.../distilbert-base-cased", "935ac13"), "tf": ("distilbert/distilbert-base-cased", "935ac13.../distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english", "af0f99b"), "tf": ("distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst.../distilbert-base-cased-distilled-squad", "626af31"), "tf": ("distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad.../distilroberta-base", "ec58a5b"), "tf": ("distilbert/distilroberta-base", "ec58a5b"),
transformer是一个带有模型的开源库，允许用户基于BERT、XLM、DistilBert等通用架构实现最先进的深度学习模型。...要实现该模型，请遵循以下步骤: 使用distilBERT-base-uncase模型实例化SentenceTransformer。 调用encode并将葡萄酒描述传递给它。...#load the distilbert model distilbert = SentenceTransformer('distilbert-base-uncased')#generate the...='hnsw', space='cosinesimil') distilbert_index.addDataPointBatch(embeddings) distilbert_index.createIndex...df['tsnedistilbert'] = hero.tsne(df['distilbert']) 使用texthero创建散点图。
framework PyTorch: 2.0.1+cu117 /root/onnx/tutorial-env/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/distilbert.../modeling_distilbert.py:223: TracerWarning: torch.tensor results are registered as constants in the trace...在这个例子中，它是distilbert-base-uncased，但它可以是Hugging Face Hub上的任何checkpoint，也可以是本地存储的checkpoint。...例如，对于DistilBERT，我们有： from transformers.models.distilbert import DistilBertConfig, DistilBertOnnxConfig...") pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased") # 保存到本地磁盘
, faster, cheaper and lighter DistilBERT属于知识蒸馏中的 logits蒸馏 方法。...DistilBERT不同的地方在于它是 在预训练阶段进行蒸馏 ，蒸馏出来一个 通用的模型 ，再在下游任务上微调。...DistilBERT参数量是BERT的40%（可以在edge device上运行），保留了97%的语言理解能力。...这也是Tinybert和DistilBERT不同的地方 -- DistilBERT只是减少了层数，而TinyBERT还缩减了hidden size。...所以，在针对特定任务蒸馏时，使用 微调的 BERT 用作 teacher 模型（这个和上文DistilBERT提到的方法类似，可以理解为label smoothing）。
在CoLA数据集上，tinyBert不用数据增强（No DA）的结果低于table2中DistilBERT的结果；在MRPC数据集上，则结果相当。...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。...DistilBERT 的作者还使用了最新 RoBERTa 论文中的一些训练技巧，这些技巧表明 BERT 的训练方式对其最终性能至关重要。...DistilBERT 与 BERT 相比具有出人意料的结果：作者保留了 95％以上的性能，但参数却减少了 40％。...其他蒸馏方法 除了 DistilBERT 和 TinyBERT 外，还有其他一些为大家所熟知的蒸馏方法。
2.2 DistilBERT—BERT 的精简版：更小、更快、更便宜、更轻便 在预训练阶段利用了知识蒸馏，并表明可以将 BERT 模型的大小缩小 40%，同时保留 97% 的语言理解能力并且速度提高 60%...2.5 pipeline实战 采用pipeline，使用distilbert的distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english进行表格问答。...CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from transformers import pipeline classifier = pipeline("text-classification", model = "distilbert.../distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") output=classifier("happy new year") print(output)
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。...DistilBERT 的作者还使用了最新 RoBERTa 论文中的一些训练技巧，这些技巧表明 BERT 的训练方式对其最终性能至关重要。...DistilBERT 与 BERT 相比具有出人意料的结果：作者保留了 95％以上的性能，但参数却减少了 40％。 ?...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。 ?...其他蒸馏方法 除了 DistilBERT 和 TinyBERT 外，还有其他一些为大家所熟知的蒸馏方法。
') ## Want BERT instead of distilBERT?...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...last_hidden_states = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) 运行此步骤后，last_hidden_states保存DistilBERT...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。...经过微调的DistilBERT准确性得分可达90.7，标准版的BERT模型可以达到94.9。 6. 附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。
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