EELBERT：通过动态嵌入实现微小模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。EELBERT 是一种基于 transformer 模型（例如 BERT）的压缩方法，通过在模型的输入嵌入层中使用动态嵌入计算来实现对下游任务准确性的最小影响。通过替换嵌入层，我们成功地显著减小了模型的大小，并在 GLUE 基准测试中证明了 EELBERT 与传统 BERT 模型之间仅有微小的回归差异。这一方法使得我们能够开发出最小的模型 UNO-EELBERT，其大小为...
EELBERT是一种基于transformer模型的压缩方法，成功地显著减小了模型的大小，并在GLUE基准测试中证明了EELBERT与传统BERT模型之间仅有微小的回归差异。
