【模型压缩系列】一：模型替换 / 四六文摘

本文介绍了一种利用自监督任务辅助知识蒸馏的方法:Knowledge Distillation Meets Self-Supervision [1]. 这篇文章(以下简称SSKD)来自香港中文大学和南洋 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第十一篇文章,讲述知识蒸馏相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那 ...

设为"星标",重磅干货,第一时间送达转载自 | 机器之心在一篇 200 多页的论文中,Percy Liang.李飞飞等斯坦福研究者系统阐述了大规模预训练模型背后的机遇与风险.他 ...

目前两种最重要的预训练语言模型,一种是前面介绍过的BERT,另外一种就是GPT. GPT出了两个版本,GPT1.0和GPT2.0,GPT2.0相对于GPT1.0差别不大,可以认为是它的增强版.本篇介绍 ...

预训练模型BERT是NLP领域如今最大的网红,BERT的预训练过程学习了大量的自然语言中词.句法以及常识等泛领域的知识.因此,在运用BERT到实际的NLP任务中,通常的做法都是基于特定领域内的少量数据 ...

NLP:NLP领域没有最强,只有更强的模型--GPT-3的简介.安装.使用方法之详细攻略导读:NLP领域的模型,没有最大,只有更大.博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文,光署名作者都有二三十 ...

0. 背景题目: FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time 机构:北大.腾讯.北师大作者:Weijie Liu, ...

本文翻译自博客: <Do We Really Need Model Compression?> 作者:Mitchell A. Gordon 前言: 模型压缩是一种缩小训练后的神经网络的技 ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

模型压缩简答说就是将庞大的深度学习模型进行压缩,常见方法包括五大类,分别是剪枝.量化.正则化.知识蒸馏.条件计算. 量化是模型压缩常用方法之一,本文不完全包括了一些神经网络Fixed-Point Tr ...

导读:近年来,BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型,随着模型性能的提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上,甚至部分模型需要多块显卡才能正常运 ...

作者丨科技猛兽来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读目前很少有工作关注在无数据情况下的网络压缩,然而,这些方法得到的压缩后的网络准确率下降很多,这是因为这些方法没有利用待压缩网络的信息.为了解决 ...

上期回顾: [模型系列3]初中数学常见几何基本模型--半角模型.中线倍长模型 [模型系列2]初中数学常见几何基本模型--对角互补型 [模型系列1]初中数学常见几何基本模型--双子型模型六:相似三角形 ...

如果忒修斯的船上的木头被逐渐替换,直到所有的木头都不是原来的木头,那这艘船还是原来的那艘船吗? -普鲁塔克最近遇到一个需要对算法加速的场景,了解到了一个比较简洁实用的方法:Bert-of-these ...

【模型压缩系列】一：模型替换