Transformer大模型实战 教师 学生架构

Transformer大模型实战 教师 学生架构

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。其中，Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，因其优越的性能和灵活的适用性，在NLP任务中得到了广泛应用。然而，Transformer模型的结构复杂，参数量庞大，训练过程耗时且资源消耗巨大。如何高效地进行Transformer模型的训练和部署，成为了NLP领域的热点问题。

1.2 研究现状

为了解决Transformer模型的训练和部署问题，研究者们提出了多种方法，主要包括：

1. 模型压缩：通过剪枝、量化、蒸馏等技术，减小模型参数量，降低模型复杂度，从而减少训练和推理时间，降低资源消耗。
2. 分布式训练：将模型参数分布到多个计算节点上，并行训练，加速训练过程。
3. 迁移学习<