2021-09-21 02:13:34 |
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上一年年末，各大榜单上如火如荼，各路英豪在榜单上为了分数能多个0.01而不断的烦躁，刻不容缓地想要向外界秀秀自己的肌肉。
遐想4年前，还满是RNN，LSTM和CNN的全国，怎样转瞬都不见了？LSTM不由长叹：年轻人，不讲武德！欺压我这个25岁的老同志。
常识蒸馏的思维很简单，便是让一个教师模型来辅导学生模型，让学生模型学到教师模型的常识，而常识蒸馏的的中心也便是常识。
Feature-based distillation：中间层的常识也不能放过，终究神经网络最拿手的便是学习到层级信息。
Relation-based distillation：这些外表的常识彻底不行，还要深挖层与层之间的联络，样本与样本之间的联络。
而这些常识之所以有用，首要是因为隐含的特征 (dark knowledge) 无法在数据层面表明出来，模型能够学习到这些特征。One-hot 无法衡量类间的差异，常识蒸馏必定程度上起到了标签滑润的作用。比方说马，驴和树他们在标示上都是不同的，经过one-hot表明出现的差异也一起，很显然，马和驴的相似性强于马和树，而咱们的标示无法衡量这种相似性，可是咱们的教师模型却能够学到这样的常识。
已然能用蒸馏练习出一个功用强悍的小BERT，那可不能够用相同的办法来蒸馏LSTM，让他勃发第二春呢？
蒸馏的第一步是要选取一个体现优异的教师模型，NER大榜的TOP1被RoBERTa抢先了，所以咱们也选取RoBERTa作为咱们的教师模型，在验证集上得分81.55。一同，在相同的练习集下练习双向LSTM，得分68.56。两者F1得分间隔较大，直接测验response-baseddistillation：
得分有所进步，可是和榜单上那个78、79的比较仍是有很大的间隔。这可怎样办？
有什么能进一步进步模型才干的办法，想想各类BERT都在几个T的数据上用几十块GPU练习了几百个小时，咱们的LSTM只用个1万练习集当然不可能打败他们。咱们也要用数据增强！
CLUE NER的数据集是来历于清华大学开源的数据集THUCTC，所以咱们测验运用THU-News数据集进行增强。随机采样30万条进行测验。
这个0如此之朴实，让人一度以为是不是跑错了代码，然后接连运转三次，得到的成果都是0！
咱们赶忙拿到陈述，找到里边的badcase（没有一条不是bad case），发现成果很直白，一切的猜测满是O（非实体）。赶忙找来增强数据集出来看看，看到了这个：
能够看出，大部分样本一个实体都没有，和咱们的使命彻底就不是相同的散布（skewed），用这种数据集来练习模型，练习出来的模型将一切的标签都以为成O（非实体）。
假如让人工来清洗数据集的话，关于数据增强需求几十几百倍的数据，NER标示数据有有一点难度。人工根本行不通！
咱们进行了个斗胆的测验，不对数据集进行任何清洗，直接用教师模型对2000万的凌乱数据集进行推理，然后只保留了教师模型以为包含实体的数据：
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教师模型为咱们挑选的这份数据集洁净的多，不包含无实体，无意义的语句。可是作为交流，本来的2000万数据集只剩下110万左右。
能够看出，跟着增强数据集数量的进步，学生模型作用也在逐步进步。运用110万数据集，验证集的分数能够抵达79.68。继续增加数据，作用应该还会有进一步进步。提交到榜单上，测验集的分数能够抵达78.299，CLUENER单项排第二名，许多的BERT中挤出了一个LSTM。
运用少数的练习集练习教师模型，随后搜集增强数据集用来练习学生模型能够大幅进步学生模型的才干。这样在事务的初期，只需求运用少数的标示语料，便可抵达一个相对可观的一个作用，而且在服务布置方面运用小模型能够完成对GPU的一个开释，实践测验中运用学生LSTMGPU加快比抵达3.72倍，CPU加快比抵达15倍。
而模型蒸馏这样一个teacher-student的结构，能够非常灵敏的挑选教师模型和学生模型选，比方教师模型能够经过集成挑选一个最好的作用，学生模型也能够恣意测验各式的模型结构比方CNN，LSTM，Transformers。当然其他的模型紧缩办法，比方说剪枝，近秩分化也能够与这样的一个结构结合。而关于数据增强，在实践事务中，咱们无需去寻觅额定的揭露数据集，直接从实践事务中就能获取许多的数据来进行增强，这样省去咱们挑选数据的时刻，也能更好的进步模型的作用。
这样的一套结构在分类，目的辨认槽位提取，多模态等相应事务中都取得了较好的作用，甚至在增强数据集抵达必定程度时超过了教师模型的作用。
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