In den letzten 18 Monaten haben große, vortrainierte Sprachmodelle wie BERT und GPT-2 die Leistung in vielen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erheblich verbessert. Diese Modelle basieren auf der Transformer-Architektur und werden auf großen Datenmengen trainiert. Die neuesten Modelle haben jedoch Millionen von Parametern und erfordern enorme Rechenressourcen und Energie.
Die Größe und Komplexität dieser Modelle stellen jedoch ein Problem dar, wenn sie in der Produktion eingesetzt werden sollen. Sie erfordern teure GPU-Server, um in Echtzeit zu funktionieren, und sind nicht für den Einsatz auf Edge-Geräten oder unter Latenzbeschränkungen geeignet. Darüber hinaus ist die Umweltbilanz der Trainingsprozesse dieser Modelle ein wichtiger Aspekt, der berücksichtigt werden muss.
Um diese Probleme zu lösen, haben wir DistilBERT entwickelt, ein kleineres und effizienteres Sprachmodell, das auf dem gleichen Prinzip wie BERT basiert. DistilBERT verwendet eine Technik namens Knowledge Distillation, um die Fähigkeiten eines größeren Modells (des Lehrers) auf ein kleineres Modell (des Schülers) zu übertragen.
DistilBERT bietet mehrere Vorteile gegenüber seinem größeren Bruder BERT:
In unseren Experimenten haben wir gezeigt, dass DistilBERT 97% der Leistung von BERT auf dem GLUE-Benchmark erreicht, während er nur 40% der Parameter von BERT hat.
DistilBERT bietet eine effiziente Lösung für die Verwendung von großen Sprachmodellen in der Produktion. Durch die Verwendung von Knowledge Distillation können wir die Größe und Komplexität von Sprachmodellen reduzieren, ohne ihre Leistung zu beeinträchtigen.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.