BriefGPT - AI 论文速递
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LLM 外科医生
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过权重剪枝和模型蒸馏技术训练稀疏的预训练变压器语言模型，并使用量化感知训练将这些模型压缩为8位精度的新方法。实验证明，该方法在多种自然语言任务中传输知识，并且是目前最好的压缩BERT模型的方法。
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关键要点
- 提出了一种新的方法，通过权重剪枝和模型蒸馏技术训练稀疏的预训练变压器语言模型。
- 这些模型能够快速高效地用于各种自然语言处理任务，并保持稀疏性。
- 使用量化感知训练将稀疏模型压缩为8位精度。
- 实验证明，稀疏预训练的BERT-Base、BERT-Large和DistilBERT在多种自然语言任务中以极小的准确度损失传输知识。
- 该方法是目前压缩BERT模型的最佳方法，具有最好的压缩-准确度比率。
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