迈向交叉标记器蒸馏:面向语言模型的通用逻辑蒸馏损失

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内容提要

本研究提出了一种新的知识蒸馏方法,从神经网络和词汇知识库中提取语言信息,提供高效替代大规模模型。通过多个teacher networks预测权重和词义消歧方法,提高自然语言理解任务性能,同时在Plagiarism Detection方面也有更好表现。

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