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。
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。
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。
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。
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 | CoLA | SST-2 | MRPC | STS-B | QQP | MNLI-m | MNLI-mm | QNLI(v2) | RTE | WNLI | AX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
BERT-Tiny | 64.2 | 0.0 | 83.2 | 81.1/71.1 | 74.3/73.6 | 62.2/83.4 | 70.2 | 70.3 | 81.5 | 57.2 | 62.3 | 21.0 |
BERT-Mini | 65.8 | 0.0 | 85.9 | 81.1/71.8 | 75.4/73.3 | 66.4/86.2 | 74.8 | 74.3 | 84.1 | 57.9 | 62.3 | 26.1 |
BERT-Small | 71.2 | 27.8 | 89.7 | 83.4/76.2 | 78.8/77.0 | 68.1/87.0 | 77.6 | 77.0 | 86.4 | 61.8 | 62.3 | 28.6 |
BERT-Medium | 73.5 | 38.0 | 89.6 | 86.6/81.6 | 80.4/78.4 | 69.6/87.9 | 80.0 | 79.1 | 87.7 | 62.2 | 62.3 | 30.5 |
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。
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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