要点:
1. 近年来，大型语言模型的发展迅猛，BERT成为其中最受欢迎和高效的模型，但其复杂性和可扩展性成为问题。
2. 为了解决这个问题，采用了知识蒸馏、量化和修剪等压缩算法，其中知识蒸馏是主要的方法，通过让较小的模型模仿较大模型的行为来实现模型压缩。
3. DistilBERT是从BERT中学习并通过包括掩码语言建模损失、蒸馏损失和相似性损失在内的三个组件更新权重，它比BERT小、快、便宜，但性能仍然相当。
站长之家（ChinaZ.com）10月8日 消息:近年来，大型语言模型的发展迅猛，BERT成为其中最受欢迎和高效的模型，但其复杂性和可扩展性成为问题。为了解决这些问题，市面上目前由三种常见的模型压缩技术:知识蒸馏、量化和剪枝。
知识蒸馏的目标是创建一个较小的模型，可以模仿较大模型的行为。为了实现这一目标，需要一个已经预训练好的大型模型（如BERT），然后选择一个较小模型的架构，并使用一个适当的损失函数来帮助较小模型学习。这里大模型被称为“教师”，较小模型被称为“学生”。知识蒸馏通常在预训练过程中应用，但也可以在微调过程中应用。
DistilBERT从BERT学习，并通过包括掩码语言建模（MLM）损失、蒸馏损失和相似性损失在内的三个组件的损失函数来更新其权重。文章解释了这些损失组件的必要性，并引入了softmax温度的概念，用于在DistilBERT损失函数中平衡概率分布。
DistilBERT的体系结构，包括与BERT相似但有一些差异的地方，以及在性能优化方面采用的一些最佳实践。最后，文章总结了BERT和DistilBERT在性能和规模方面的比较，指出DistilBERT在保持可比性能的同时，更小更快。
总之，DistilBERT通过知识蒸馏技术在保持性能的同时显著压缩了大型语言模型，为在资源受限设备上的部署提供了可能性。
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