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- bert蒸餾 內(nèi)容精選 換一換
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本文介紹了【深度學(xué)習(xí)實(shí)踐篇[17]：模型壓縮技術(shù)、模型蒸餾算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBER】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的bert蒸餾相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他從不同角度評(píng)測模型的語義表達(dá)能力。同時(shí)，比賽要求模型的參數(shù)量低于bert-base模型的1/9，模型推理速度達(dá)到bert-base模型的8倍，這就要求模型運(yùn)行快，體積小，效果好。 一般來說，可以通過量化、剪枝、蒸餾等方法來壓縮大預(yù)訓(xùn)練語言模型來獲得輕量級(jí)模型。華為云與諾亞方舟實(shí)驗(yàn)來自：其他
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模型蒸餾典型問題 在進(jìn)行模型蒸餾的過程中，“教師模型”的一些缺陷也會(huì)被學(xué)到，如模型蒸餾得到的回復(fù)是錯(cuò)誤的，或包含有害信息的。 在得到蒸餾數(shù)據(jù)之后，應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步清洗，結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)對錯(cuò)誤內(nèi)容和有害內(nèi)容進(jìn)行校準(zhǔn)或過濾，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型的性能至關(guān)重要。 真實(shí)場景對“學(xué)來自：幫助中心本文介紹了【華為諾亞方舟開源哪吒、TinyBERT模型，可直接下載使用】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的bert蒸餾相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他
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