bert_uncased_L-8_H-256_A-4

bert_uncased_L-8_H-256_A-4

24种BERT小模型为计算资源有限的研究环境提供支持

此项目提供24种BERT模型,适用于计算资源有限的环境,可通过知识蒸馏进行有效的模型微调,支持低资源机构的研究工作。

计算资源预训练知识蒸馏开源项目BERT模型Huggingface模型压缩Github

项目介绍:bert_uncased_L-8_H-256_A-4

背景介绍

BERT Miniatures项目是由24个BERT模型组成的套件,这些模型在Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models一文中被首次提出。BERT(全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个强大的自然语言处理模型,该项目的主要目标是证明标准的BERT训练方法对于不同大小的模型同样有效,而不仅限于BERT-Base和BERT-Large。

模型特性

这个项目特别为有限计算资源的环境而设计,旨在为计算资源较少的研究机构提供便利。与初始的BERT模型一样,这些较小的BERT模型也可以通过微调进行训练。不过,它们在知识蒸馏的上下文中效果更佳,即从一个更大更准确的“老师”模型生成微调标签。在这次介绍中,我们将以bert_uncased_L-8_H-256_A-4为重点,它属于L=8层、H=256隐藏单元的设置。

模型下载

这套模型可以从官方BERT GitHub页面或者通过HuggingFace平台下载。需要注意的是,无论是何种版本,所有模型均通过相同的训练策略进行再训练。

性能表现

在GLUE测试集中的性能表现上,bert_uncased_L-8_H-256_A-4展现了良好的效果。以下是BERT系列模型的一些测试结果:

模型得分CoLASST-2MRPCSTS-BQQPMNLI-mMNLI-mmQNLI(v2)RTEWNLIAX
BERT-Tiny64.20.083.281.1/71.174.3/73.662.2/83.470.270.381.557.262.321.0
BERT-Mini65.80.085.981.1/71.875.4/73.366.4/86.274.874.384.157.962.326.1
BERT-Small71.227.889.783.4/76.278.8/77.068.1/87.077.677.086.461.862.328.6
BERT-Medium73.538.089.686.6/81.680.4/78.469.6/87.980.079.187.762.262.330.5

训练参数

在模型训练中,每个任务均选择最佳的微调超参数,并训练4个epoch。可选的批处理大小包括8, 16, 32, 64, 128,学习率则有3e-4, 1e-4, 5e-5, 3e-5。

结论

BERT Miniatures项目的推出,旨在推动有限资源研究机构的研究发展,同时激励自然语言处理社区在模型能力以外的方向上寻求创新。对于该项目有兴趣的学者,可以参考文中的链接下载相应模型以便进一步的研究探索。在使用这些模型时,请引用如下文献:

@article{turc2019, title={Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models}, author={Turc, Iulia and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina}, journal={arXiv preprint arXiv:1908.08962v2 }, year={2019} }

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