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模型压缩可减少受训神经网络的冗余,由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用,因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言,非常有价值。

软件工程师 Mitchell A. Gordon 在本文中总结了所有的 BERT 压缩模型的方法,并对该领域的论文进行罗列及分类,我们下面来看:

在这里将尽我所能的对这些论文的观点进行解读,同时主要关注以下指标:参数缩减,推理加速 1 和准确性 2,3。

5、量化——截断浮点数,使其仅使用几个比特(这会导致舍入误差)。

模型可以在训练期间,也可以在训练之后学习量化值。

天眼查数据显示,就在5月14日,B站还入股了约稿平台“米画师”,并持股15%成为公司第二大股东。据其官网介绍,米画师是北京绮心科技有限公司旗下的专业约稿交易平台,可以轻松解决游戏制作的美术绘画需求。2019年3月,站内入驻15000位高质量自由画师,800位签约画师,超过2000单案例,交易额超4000万元。

1、请注意,并非所有压缩方法都能使模型更快。众所周知,非结构化剪枝很难通过 GPU 并行来加速。其中一篇论文认为,在 Transformers 中,计算时间主要由 Softmax 计算决定,而不是矩阵乘法。

4、不同的压缩方法如何交互,是一个开放的研究问题。

据财经涂鸦报道,这已是掌派科技不到一年内获得的连续第三笔融资。2019年10月,东湖天使领投掌派科技A轮融资;一个月后再次获得金沙江创投的数千万元人民币B轮融资,彼时的估值就已达4亿元人民币,金沙江创投主管合伙人朱啸虎进入董事会。更早之前,掌派科技还曾获得新进创投和巨人网络的投资。

1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。

(原英文标题见文章尾部)

若需要选一个赢家,我认为是 ALBERT,DistilBERT,MobileBERT,Q-BERT,LayerDrop和RPP。你也可以将其中一些方法叠加使用 4,但是有些剪枝相关的论文,它们的科学性要高于实用性,所以我们不妨也来验证一番:

6、预训练和下游任务——一些方法仅仅在涉及到特定的下游任务时才压缩 BERT,也有一些方法以任务无关的方式来压缩 BERT。

2、如果我们能拿出一个数字来记录我们真正关心的事情,那将会很棒,就像 F1。

这包括权重大小剪枝、注意力头剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力(layer dropout)。

成立于2014年的掌派科技别名“傲娇工作室”2019年10月11日,掌派科技的主打产品——二次元放置手游《魂器学院》正式上线。上线首日获百万级用户,三天后登顶Taptap热门榜、热玩榜双榜第一,哔哩哔哩畅销榜、B指榜双榜第一。

2、权重因子分解——通过将参数矩阵分解成两个较小矩阵的乘积来逼近原始参数矩阵。

在预训练/下游数据上从头开始训练一个小得多的 Transformer,正常情况下,这可能会失败,但是由于未知的原因,利用完整大小的模型中的软标签可以改进优化。

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4、权重共享——模型中的一些权重与模型中的其他参数共享相同的值。

四、相关论文和博文推荐

例如,ALBERT 对 BERT 中的每个自注意力层使用相同的权重矩阵。

一些方法还将BERT 蒸馏成如LSTMS 等其他各种推理速度更快的架构。另外还有一些其他方法不仅在输出上,还在权重矩阵和隐藏的激活层上对 Teacher 知识进行更深入的挖掘。

这给矩阵施加了低秩约束。权重因子分解既可以应用于输入嵌入层(这节省了大量磁盘内存),也可以应用于前馈/自注意力层的参数(为了提高速度)。