DistilBERT：小型、高速、低コストの大規模言語モデル圧縮手法

站长之家

公開日AIニュース · 1 分で読めます · Oct 8, 2023

DistilBERTの概要

近年、大規模言語モデルは急速に発展しており、BERTはその中でも最も人気があり効率的なモデルとして知られています。しかし、その複雑さと拡張性の問題がありました。

この問題を解決するために、知識蒸留、量子化、剪定などの圧縮アルゴリズムが用いられています。その中でも知識蒸留は主要な手法であり、より小さなモデルがより大きなモデルの振る舞いを模倣することでモデルの圧縮を実現します。

DistilBERTはBERTから学習し、マスク言語モデリング損失、蒸留損失、類似性損失を含む3つのコンポーネントで重みを更新します。BERTよりも小さく、高速で、安価でありながら、同等の性能を維持しています。

DistilBERTのアーキテクチャは、性能最適化においていくつかのベストプラクティスを採用しており、リソースの限られたデバイスへの展開を可能にしています。

DistilBERTは知識蒸留技術によって、性能を維持しながら大規模言語モデルを大幅に圧縮することに成功しました。

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