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知识转化：模型压缩的新途径
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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
该论文提出了一种量化感知张量压缩训练方法，通过压缩Transformer模型的嵌入层和线性层，获得低精度的模型表示进行训练。通过层与层的蒸馏方法将预训练的Transformer模型转换为量化和张量压缩的学生模型，提高收敛速度。在自然语言理解任务中，表现出高压缩比、几乎无损的精度损失和显著的推断和训练加速。
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关键要点
- 提出了一种量化感知张量压缩训练方法。
- 通过压缩Transformer模型的嵌入层和线性层，获得低精度的模型表示。
- 采用层与层的蒸馏方法将预训练的Transformer模型转换为学生模型。
- 提高了模型的收敛速度。
- 在自然语言理解任务中，表现出高达63倍的压缩比。
- 几乎无损的精度损失。
- 显著加速了推断和训练过程。
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