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知识蒸馏与固定计算预算下的从零开始训练对比
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究比较了从头开始预训练与几种知识蒸馏策略在计算资源和预训练数据方面的表现。结果发现TinyBERT和MiniLM优于从头开始预训练。其他研究提出了MixKD、MKD、KDEP、MiniLLM、交流式通信、基于Transformer的压缩方法、ATKD、中间层蒸馏、标签正则化微调和适应文本分类任务的方法。
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关键要点
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本研究比较了从头开始预训练与几种知识蒸馏策略在计算资源和预训练数据方面的表现。
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结果显示TinyBERT和MiniLM优于从头开始预训练。
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知识蒸馏（KD）需要额外进行一次前向传递，通常教师模型大于学生模型。
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MixKD利用数据扩充技术提升了大规模语言模型的泛化能力。
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MKD是一种基于多任务学习的知识蒸馏方法，适用于不同教师模型架构。
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KDEP通过非参数特征维度对齐有效转移学习特征，减少预训练时间。
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MiniLLM利用Kullback-Leibler散度防止学生模型过度估计教师分布。
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交流式通信扩展了知识蒸馏技术，帮助学生有效学习。
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基于Transformer的压缩方法提供最佳实践指南以解决模型过大和延迟问题。
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ATKD自适应教学方法显著提高了学生模型的性能和泛化能力。
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一致性正则化的中间层知识蒸馏方法有效解决了过拟合问题。
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标签正则化技术在NLP中的使用不再必要，预训练本身已具正则化作用。
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研究发现提示结合知识蒸馏可以降低计算和数据成本。
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