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【云驻共创】知识蒸馏模型TinyBert解读分享
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华为云获得自然语言处理领域顶级赛事NLPCC开放任务第一名
从不同角度评测模型的语义表达能力。同时，比赛要求模型的参数量低于bert-base模型的1/9，模型推理速度达到bert-base模型的8倍，这就要求模型运行快，体积小，效果好。 一般来说，可以通过量化、剪枝、蒸馏等方法来压缩大预训练语言模型来获得轻量级模型。华为云与诺亚方舟实验
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知识蒸馏
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知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
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TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用
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TinyBERT: 面向预训练语言模型的知识蒸馏方法
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RKD知识蒸馏实战：使用CoatNet蒸馏ResNet
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深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBER
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华为诺亚方舟开源哪吒、TinyBERT模型，可直接下载使用
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模型蒸馏简介
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一次训练、多端部署——华为提出宽度和深度可伸缩的动态预训练模型DynaBERT
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知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
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知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型
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[NAS论文][Transformer][预训练模型]精读NAS-BERT
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MiniRBT中文小型预训练模型：结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和两段式知识蒸馏
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华为云获得自然语言处理领域顶级赛事NLPCC开放任务第一名
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知识蒸馏算法汇总（一）
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知识蒸馏NST算法实战：使用CoatNet蒸馏ResNet18（一）
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知识蒸馏NST算法实战：使用CoatNet蒸馏ResNet18（二）
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华为诺亚方舟开源预训练模型——三头六臂“哪吒”在此
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