📚 NLP中的预训练语言模型（四） —— 小型化BERT 🌟

导读在自然语言处理（NLP）领域，BERT因其强大的性能成为标杆模型，但其庞大的参数量也带来了计算成本高的问题。因此，小型化BERT的研究应运而...

在自然语言处理（NLP）领域，BERT因其强大的性能成为标杆模型，但其庞大的参数量也带来了计算成本高的问题。因此，小型化BERT的研究应运而生！ DistillBert、ALBERT等变体通过精简模型结构或优化训练方法，既保留了高性能，又大幅降低了运行成本，堪称“小身材、大能量”的典范。

DistillBert利用知识蒸馏技术，从大型BERT中提取核心信息，实现模型压缩；而ALBERT则通过参数共享和跨层参数重用，显著减少了参数数量，同时保持了模型精度。这两种方法不仅让BERT更轻量化，还使其更适合移动设备和实时应用场景。无论是语音助手、智能客服，还是文本分类任务，这些小型化版本都能轻松胜任。