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。