DistilBERT模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要工作，它是BERT模型的一个压缩版本。BERT模型虽然在语言理解能力上取得了革命性的进展，但其庞大的模型体积和缓慢的处理速度成为了其应用的瓶颈。为了解决这些问题，Hugging Face的研究人员提出了DistilBERT模型，该模型通过知识蒸馏技术在预训练阶段减少了模型大小，同时保持了BERT模型97%的语言理解能力，并提高了60%的处理速度。
DistilBERT模型的特点
DistilBERT模型通过引入三重损失（结合语言建模、蒸馏和余弦距离损失）来利用大型模型在预训练期间学到的归纳偏差。这种模型不仅体积更小、速度更快，而且预训练成本更低，非常适合在设备上应用。
为什么需要DistilBERT这样的模型
近年来，随着大规模预训练模型在迁移学习中的主流应用，这些模型通常拥有数百万参数，虽然这些模型在性能上取得了显著提升，但它们对环境成本、边缘计算和隐私保护等方面提出了挑战。DistilBERT模型通过模型压缩技术，如量化、知识蒸馏和权重修剪，来应对这些挑战。
知识蒸馏及其对学习模型的好处
知识蒸馏（也称为师生学习）是一种模型压缩技术，其中较小的模型（学生模型）被训练以复制较大模型（教师模型）或模型集合的能力。在监督学习中，分类模型通常被训练以通过最大化金标签的估计概率来预测类别。一个训练良好的模型会在正确类别上预测出高概率的输出分布，而在其他类别上几乎为零（非零）概率。然而，这些非零概率中有一些比其他的更大，这反映了模型的泛化能力或性能。
DistilBERT方法概述
DistilBERT（学生模型）与BERT（教师模型）具有相同的一般架构，除了去除token类型嵌入和池化层，并将层数减少2倍。考虑到Transformer架构中使用的大多数操作（线性层和层归一化）已经高度优化，研究表明，张量（隐藏尺寸维度）的最后维度的变化对计算效率的影响比其他因素（例如层数）要小。因此，主要关注点是减少层数。
评估结果
!pip install -q transformers
import torch
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
inputs = tokenizer("Wow! What a surprise!", return_tensors="pt")
with torch.inference_mode():
logits = model(**inputs).logits
predicted_class_id = logits.argmax().item()
model.config.id2label[predicted_class_id]
>> Output: “POSITIVE”
- 近年来，大规模预训练模型在自然语言处理中的迁移学习方法已成为主流。
- DistilBERT模型是BERT模型的压缩版本，在预训练阶段通过知识蒸馏减少了模型大小40%，同时保持了BERT模型97%的语言理解能力，并提高了60%的速度。
- 知识蒸馏是一种模型压缩技术，其中较小的模型（学生模型）被训练以复制较大模型（教师模型）或模型集合的能力。
- 学生模型通过匹配输出分布（即教师模型的知识）来训练以泛化与教师模型相同的方式。
- DistilBERT是一个紧凑、快速、轻量级的模型，预训练成本更低，可以在设备上应用，并具有出色的性能结果。