本文主要是介绍第13章：DistilBERT：smaller, faster, cheaper and lighter的轻量级BERT架构剖析及完整源码实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1，基于pretraining阶段的Knowledge distillation
2，Distillation loss数学原理详解
3，综合使用MLM loss、distillation loss、cosine embedding loss
4，BERT Student architecture解析及工程实践
5，抛弃了BERT的token_type_ids的DistilBERT
6，Embeddings源码完整实现
7，Multi-head Self Attention源码完整实现
8，Feedforward Networks源码完整实现
9，TransformerBlock源码完整实现
10，Transformer源码完整实现
11，继承PreTrainedModel的DistilBertPreTrainedModel源码完整实现
13，DistilBERT Model源码完整实现
14，DistilBertForMaskedLM源码完整实现
15，DistilBert对Sequence Classification源码完整实现
这篇关于第13章：DistilBERT：smaller, faster, cheaper and lighter的轻量级BERT架构剖析及完整源码实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
