万字综述,Transformer架构在脑科学与脑疾病中有何应用?| 追问观察
来自Transformer的双向编码器表示(BERT):BERT由Google于2018年提出,通过利用双向Transformer编码器来学习上下文感知词表示进行创新。通过对大量未标记文本的预训练,BERT获得了复杂的语义信息。微调特定任务的标记数据使BERT能够快速准确地适应各种NLP任务,无需从头开始训练。DEtectionTRansformer(DETR):由FacebookAIRese...
大模型套壳祛魅:质疑套壳,理解套壳|甲子光年
美国电商初创公司Rebuy的AI总监、深度学习博士CameronR.Wolfe将这种大模型研究方式称为“模仿学习”(ImitationLearning),并表示模仿学习明显受到“知识蒸馏”(KnowledgeDistillation)的启发。知识蒸馏是一种机器学习中标准的模型压缩方法,它将复杂的模型看做“教师模型”,把简单的模型看做“学生模型”,通过老师...
BERT 模型的知识蒸馏: DistilBERT 方法的理论和机制研究
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。BERT主要基于一系列相互堆叠的注意力层。因此这意味着BERT学习的“隐藏知识”包含在这些层中。我们不会关心这些层是如何工作...
内存用量1/20,速度加快80倍,QQ提全新BERT蒸馏框架,未来将开源
并且实验发现当数据量相对较少,尤其是业务数据常见的几k~几十k规模上,LTD-BERT要明显优于LSTM以及前文提到的蒸馏算法,并且效果也更加接近BERT,通常配合上一些其他的逻辑或者简单方法可以与BERT持平,甚至更优于单独BERT的效果。尤其对于资源有限或者业务量较大的业务来讲可以有效解决已经尝到BERT很...
加速BERT 模型有多少种方法?从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新...
在推断时间方面,DistilBERT比BERT快了60%以上,比ELMo+BiLSTM快120%。推理速度TinyBERT就在几天前,出现了一种新的BERT蒸馏方法,来自华为诺亚方舟实验室的刘群团队提出了TinyBERT[20]。为了构建一个具有竞争力的TinyBERT,作者首先提出了一种新的Transformer蒸馏方法,来蒸馏嵌入BERT的知识...
Transformers回顾:从BERT到GPT4
8、DistilBERTGoogle/2019另一种优化BERT的方法是蒸馏:编码器块的数量减半三个损失成分:MLM、与教师模型输出的交叉熵,以及相应层输出之间的余弦距离(www.e993.com)2024年11月19日。模型比教师模型小40%,速度快60%,并且在各种任务上保持了97%的质量。9、LaBSEGoogle/2020...
Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法 |WWW 2020
Enhanced-RCNN的未来虽然Enhanced-RCNN在预测的准确率上不如BERT-Base,但是由于其参数量少,较为适合用于线上部署使用,同时,通过一些知识蒸馏的方法(KnowledgeDistillation),也可以将Enhanced-RCNN作为学生模型(StudentModel),去学习BERT-Base,即老师模型,来进一步提升原有Enhanced-RCNN模型的预测准确率。
ICLR Spotlight | 卷积网络上的首个BERT/MAE预训练,ResNet也能用
首次验证了BERT/MAE这样的预训练算法可被用于任何主流的卷积网络CNN上,这是很有意义的从时代轨迹看,SparK承接了自2021年以来BEiT/MAE/SimMIM/ConvMAE等一系列优秀的工作,希望把BERT/MAE这样的预训练成功运用到CNN上。同时大家也看到在23年初的ConvNeXtV2[5]也表达了与SparK相同的...
TPAMI 2022 | 不同数据模态的人类动作识别综述,涵盖500篇文章精华
(2)视频与加速度模态的融合:现有的基于深度学习的视频与加速度模态融合的方法大多是采用双流或多流网络的架构,比如[41]将惯性信号表示为图像,然后使用两个CNN分别处理视频和惯性信号,最后使用评分融合的方法融合两个模态的信号。[42]则是将3D视频帧序列和2D的惯性图像分别送入3DCNN和2DCNN中...
本周论文:可控核聚变登Nature封面;去噪扩散概率模型极限修复图像
最后,该研究引入了用于知识蒸馏的token匹配新概念,它可以在不影响检测效率的情况下从大型模型到小型模型带来额外的性能提升。RAM模块该研究引入了RAM模块,它将与[PATCH]和[DET]token相关的单个全局注意力分解为三个不同的注意力,即[PATCH]×[PATCH]、[DET]×[DET]和[DET]×[PATCH]注...