(BERT蒸馏)TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

文章链接：https://arxiv.org/abs/1909.10351

背景

在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型（如BERT）通过大规模的数据训练，已在多种NLP任务中取得了卓越的性能。尽管BERT模型在语言理解和生成任务中表现出色，其庞大的模型尺寸和高昂的计算成本限制了其在资源受限环境下的应用。

挑战

BERT等大型模型的计算成本高，不适合在移动设备或低资源环境中部署。因此，急需一种能将大型模型的能力转移到更小、更高效模型上的技术，这种技术被称为“知识蒸馏”。知识蒸馏的挑战在于如何在减小模型尺寸的同时，尽可能保留原模型的性能。

方法

TinyBERT学习框架

TinyBERT通过以下步骤实现BERT的知识蒸馏：

1. Transformer蒸馏方法：针对Transformer基础的模型设计了一种新的知识蒸馏方法，旨在将大型BERT模型中编码的丰富知识有效转移到小型TinyBERT模型。

2. 两阶段学习框架：TinyBERT采用了一种新颖的两阶段学习框架，包括预训练阶段和具体任务学习阶段的蒸馏，确保TinyBERT模型不仅能捕获通用领域知识，还能捕获特定任务知识。

3. 数据增强和多样性：为了进一步提高TinyBERT在特定任务上的性能，引入数据增强技术，通过扩展训练样本来增加模型的泛化能力。

损失计算

Transformer层中注意力矩阵和隐藏状态蒸馏示意图

其中Zs和Zt分别是学生和教师模型的逻辑输出，CE 代表交叉熵损失函数，t是一个软化温度参数，用于调整软标签的分布，使得学生模型可以从教师模型的预测中学习更多信息。

通过上述损失函数的组合，TinyBERT不仅学习了教师模型的最终输出，还学习了教师模型处理信息的内在方式，包括注意力机制和隐藏层的表示。这些损失函数的综合使用，确保了学生模型TinyBERT在显著减少模型大小和计算成本的同时，能够尽可能地保留教师模型BERT的性能。

$W_h$ 和 $W_e$ 矩阵说明：

目的：

尺寸转换：由于TinyBERT模型的隐藏层尺寸通常小于BERT模型的隐藏层尺寸，因此需要 $W_h$ 和 $W_e$ 矩阵将学生模型的输出转换为与教师模型相同维度的空间，以便进行有效的比较。

信息转换：这个矩阵不仅仅是简单地改变尺寸，它还能帮助学生模型学习如何将其较小的、压缩的表示形式映射到一个更丰富的表示空间，这是教师模型所使用的。

获取方式(以 $W_h$ 为例)：

通过训练过程中的反向传播得到的，具体步骤如下：

初始化： $W_h$ 矩阵在训练前随机初始化

损失函数：通过定义一个损失函数来量化学生模型转换后的输出与教师模型输出之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（MSE）。

反向传播更新：在训练过程中，使用梯度下降方法（或其他优化算法）根据损失函数的结果来调整 $W_h$ 矩阵的值，以最小化学生和教师模型输出之间的差异。

训练过程：在Transformer层蒸馏的上下文中，每当输入一个训练样本，学生模型（TinyBERT）和教师模型（BERT）都会计算各自的隐藏状态。然后，使用 $W_h$ 矩阵将TinyBERT的隐藏状态转换到与BERT相同的维度，接着计算和反向传播这两者之间的差异，不断更新 $W_h$ 矩阵以及其他相关的模型参数。通过这样的过程， $W_h$ 矩阵最终能够有效地帮助TinyBERT模仿BERT的行为和输出，尽管TinyBERT的模型尺寸更小，参数更少。这种方法是蒸馏技术中减小模型尺寸同时保持性能的关键步骤之一。

数据增强