BERT 模型的知识蒸馏： DistilBERT 方法的理论和机制研究

如果你曾经训练过像 BERT 或 RoBERTa 这样的大型 NLP 模型，你就会知道这个过程是极其漫长的。由于其庞大的规模，训练此类模型可能会持续数天。当需要在小型设备上运行它们时，就会发现正在以巨大的内存和时间成本为日益增长的性能付出代价。

有一些方法可以减轻这些痛苦并且对模型的性能影响很小，这种技术称为蒸馏。在本文中，我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制，该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。

首先，我们将讨论一般的蒸馏以及我们为什么选择 DistilBERT 的方法，然后如何初始化这个过程，以及在蒸馏过程中使用的特殊损失，最后是一些需要注意的细节。

简单介绍DistilBERT

什么是知识蒸馏?

蒸馏的概念是相当直观的:它是训练一个小的学生模型，模仿一个更大的教师模型并尽可能接近的过程。如果我们只将他用在集群上进行机器学习模型的微调时，那么知识蒸馏的作用并不大。但是当我们想要将一个模型移植到更小的硬件上时，比如一台有限的笔记本电脑或手机，知识蒸馏的好处是显而易见的，因为蒸馏的模型在保证性能的情况下，参数更少、运行得更快、占用的空间更少。

BERT蒸馏的必要性

基于bert的模型在NLP中非常流行，因为它们最初是在[2]中引入的。随着性能的提高，出现了很多很多的参数。准确地说，BERT的参数超过了1.1亿，这里还没有讨论BERT-large。对知识蒸馏的需要是明显的，因为 BERT 非常通用且性能良好，还有就是后来的模型基本上以相同的方式构建，类似于 RoBERTa [3]，所以能够正确的提取和使用BERT里面包含的内容可以让我们达到一举两得的目的。

DistilBERT 方法

第一篇关于 BERT 提炼的论文是给我们灵感的论文，即 [1]。但是其他方法也会陆续介绍，例如 [4] 或 [5]，所以我们很自然地想知道为什么将自己限制在 DistilBERT 上。答案有三点：第一，它非常简单，是对蒸馏的一个很好的介绍；其次，它带来了良好的结果；第三，它还允许提炼其他基于 BERT 的模型。

DistilBERT 的蒸馏有两个步骤，我们将在下面详细介绍。

 

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