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华为刘群团队构造两阶段知识蒸馏模型TinyBERT，模型压缩7.5倍，推理时间快9.4倍

2019 年 10 月 30 日 AI科技评论

作者 | 刘旺旺

编辑 | 唐里

来源 | ICLR 2020 在审

链接 | https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf

代码 | 暂未公布

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动机

预训练的语言模型+微调的模式提升了很多nlp任务的baseline，但是预训练的语言模型太过庞大，参数都是百万级别，因此很难应用到实际的应用场景中，尤其是一些资源有限的设备上。

解决方法

文献(https://arxiv.org/pdf/1901.10430.pdf)等证明了预训练语言模型的参数是冗余的。因此论文提出了一种基于transformer结构的知识蒸馏方法，用于bert的压缩和加速。最终将模型大小减小为原来的1/7.5, inference的时间减少为原来的1/9.4，并且可以达到与原有bert模型相当的效果。

预备知识

transformer layer 包含两个部分： Multi-Head Attention (MHA) 和 Position-wise Feed-Forward Network (FFN)，bert主要的结构也是多层transformer layer的堆叠。

MHA：

FFN：

MHA层和FFN层之间，以及FFN层之后还包含一个残差连接和norm层，详细可见文献(https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf)

Knowledge Distillation(KD)

知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络(teacher)学到的特征表示“知识”蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络(student)。 teacher网络中学习到的特征表示可作为监督信息，训练student网络以模仿teacher网络的行为。整个知识蒸馏过程的误差函数为：

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍其中， x 是网络输入，L(⋅)是衡量在输入x下，teacher网络和student的网络的差异性，

是训练集。

和

分别表示teacher和student网络的行为函数，可以通俗理解成网络中特征表示。从公式可看出，知识蒸馏的过程关键在于，如何定义网络的差异性loss，以及如何选取网络的行为函数。

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基于transformer的知识蒸馏模型压缩

先前也有一些工作使用知识蒸馏的方法来做bert模型的压缩：

通过表格可以看出，论文tinybert的创新点在于学习了teacher Bert中更多的层数的特征表示，蒸馏的特征表示包括：

词向量层的输出，
Transformer layer的输出以及注意力矩阵
预测层输出(仅在微调阶段使用)

上图描述了bert知识蒸馏的过程，左边的图整体概括了知识蒸馏的过程：左边是Teacher BERT，右边是Student TinyBERT，论文的目的是将Teacher BERT学习到的知识迁移到TinyBERT中；右边的图描述了知识迁移的细节，在训练过程中选用Teacher BERT中每一层transformer layer的attention矩阵和输出作为监督信息。

假设 Teacher BERT 有M层，TinyBERT有N层(N<M), n = g(m) 是TinyBERT到Teacher BERT 映射函数，表示TinyBERT的第m层是从Teacher BERT中的第n层学习知识的。 Teacher BERT 词向量层和预测输出层的特征表示也被用于知识蒸馏。 TinyBERT词向量层和预测输出层是从Teacher BERT相应的层学习知识的。将Teacher BERT 词向量层看作第0层，预测输出层看作M+1层，映射函数可表示为 0 = g(0), n = g(m), N+1=g(M + 1)

将Teacher BERT学习到的特征表示作为TinyBERT的监督信息，从而训练TinyBERT，训练的loss可表示为如下公式：

其中

为当前层衡量Teacher BERT络和TinyBERT的差异性的loss函数,

是超参数，代表当前层的重要程度。

对应不同的层，论文采用了不同的loss函数

Transformer层：

attention矩阵

论文第一次将attention矩阵作为知识蒸馏过程中teacher网络的监督信息。因为文献（https://arxiv.org/pdf/1906.04341.pdf）证明了attention举证中包含了语法和共指信息，通过将attention矩阵作为teacher网络中的监督信息，可以将这些信息迁移到student网络。采用的是均方误差函数， h 是atteniton的头数，每层共有 h 个注意力矩阵 A 。

是teacher Bert或者tinyBert中的注意力矩阵， l 是输入文本的长度。

Transformer层输出

同样使用均方误差函数，使用Wh进行维度转换

词向量层：

同样使用均方误差函数，使用We进行维度转换

预测输出层：

仅在微调阶段的知识蒸馏过程中使用，

和

分别表示teacher Bert和tinyBert网络在具体下游任务中预测层输出。 t是知识蒸馏中的温度参数，实验中被设置为1.

整体可表示为：

Pre-training和Fine-tuning两个阶段知识蒸馏

知识蒸馏的过程也被分为两个阶段， General distillation (Pre-training阶段)，使用大规模无监督的数据，帮助student网络TinyBERT学习到尚未微调的teacher BERT中的知识，有利于提高TinyBERT的泛化能力。此时，由于词向量维度的减小，隐层神经元的减少，以及网络层数的减少，tinybert的表现远不如teacher bert。（注意：在Pre-training阶段，蒸馏的特征表示未使用预测层输出）

task-specific distillation(Fine-tuning阶段)，使用具体任务的数据，帮助TinyBERT学习到更多任务相关的具体知识。值得注意的是，在Fine-tuning阶段，论文采用了数据增强的策略，从后面的实验中可以看出，数据增强起到了很重要的作用。数据扩充的过程如下：对于特定任务的数据中每一条文本，首先使用bert自带的方式进行bpe分词，bpe分词之后是完整单词（single-piece word），用[MASK]符号代替，然后使用bert进行预测并选择其对应的候选词N个；如果bpe分词之后不是完整单词，则使用Glove词向量以及余弦相似度来选择对应的N个候选词，最后以概率

选择是否替换这个单词，从而产生更多的文本数据。

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实验结果

实验设置

TinyBERT(参数个数14.5M):

网络层数 M=4 , 隐层维度

,FFN层维度

,h=12

Techer BERT(参数个数109M):

网络层数 N=12 , 隐层维度 d=768 , FFN层维度

, h=1 2

映射函数： g(m)=3×m

每层的重要性参数λ设置为1

实验结果

在GLUE数据集上的实验结果如下表所示：

由table2和table3可得：

由于参数的减小，Bert small 与 Bert base相比，效果相差很大
TinyBERT 效果在所有任务上都超越了 Bert small，最多平均提升了6.3%
TinyBERT 的效果也优于先前的基于知识蒸馏的模型压缩方法BERT-PKD 和 DistillBERT
TinyBERT模型大小减小为原来的7.5分之一，Inference的时间减少为原来的9.4分之一
TinyBERT模型大小比Distilled BiLSTM大。但是，Inference 速度要比Distilled BiLSTM快，并且在所展示的任务上效果都超过了Distilled BiLSTM
对于CoLA这个数据集，所有压缩模型的效果都不如Bert base，但是相比于其他压缩模型，TinyBERT有最好的效果。 CoLA是判断一句话是否语法正确的数据集，需要更多语言学知识，需要更大的网络去拟合，随着TinyBERT参数增大，也能提高TinyBERT在该数据集上的效果，Table 4 也证明了这个结论。

通过尝试更深更宽的网络实验结果如Table 4 所以，可以得到如下结论：

论文提出的知识蒸馏的方法，适用于任何大小的TinyBERT
对于Cola数据集，加深加宽网络可以能带来效果的大幅提升 (f49.7 -> 54.0),仅仅加宽或加深带来的提升不大
4层的TinyBERT比6层的其他压缩的模型效果要好，这也证明了论文提出模型的有效性

模型简化测试

分析两个阶段的知识蒸馏 TD (Task-specific Distillation)和GD (General Distillation)，以及数据扩充DA (Data Augmentation) 对TinyBERT整体效果的作用

总体可看出，去掉TD和DA对整体结果影响较大，去掉GD对整体的结果作用较小
去掉GD对CoLA的作用大于MNLI和MRPC(CoLA在没有GD的情况下降了9%)，CoLA是判断一句话是否语法正确的数据集，需要更多语言学知识，而GD的过程正是捕获这种知识的手段。

分析知识蒸馏过程中，选取的不同的特征表示对整体结果的作用

没有Transformer层对模型的影响最大，Transformer层是整个模型的主要构成部分
Transformer层中attention矩阵相比隐层输出的作用要大
整体来说，Transformer层，embeding层，预测输出层，对于提高模型的整体效果都是有效的。

分析知识蒸馏的过程中，使用不同的映射函数, 对整体结果的作用

整体而言Uniform-strategy结果最好
Top-strategy和Bottom-strategy相比，在不同的任务上，效果优劣不一。

总结

论文提出一个基于知识蒸馏进行模型的压缩的方法，分别对bert的预训练阶段以及微调阶段进行知识蒸馏。创新部分在于，使用更多的teacher bert的学习到的知识(不同层的特征表示)作为student网络的监督信息。实验结果表明，与先前的知识蒸馏用于模型压缩的方法的相比，论文提出的方法更有效，提升效果的同时更加快了inference速度。实验翔实，具有参考意义。

但是从table5可以看出数据增强的对模型最终的效果影响很大。在CoLA数据集上，tinyBert不用数据增强（No DA）的结果低于table2中DistilBERT的结果；在MRPC数据集上，则结果相当。table2 中用于对比的方法并未使用该数据增强的方法，若能增加一组实验会更有说服力。

延伸阅读：

《加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新进展详解！》

‍‍‍‍‍‍蒸馏

另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏，这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术，训练学生网络来模仿教师网络的行为。

Rich Caruana 及其合作者率先采用了这种策略。在他们先驱性的论文中，他们提供了令人信服的证明：大型集成模型所获得的知识可以转移到单个小型的模型中。

Geoffrey Hinton 等人在他们的「Distilling the Knowledge in a Neural Network」论文中证明了这种技术可以应用于神经网络模型。

DistilBERT

从 Hinton 开始，蒸馏的方法逐渐被应用到了不同的神经网络中，当然你可能也听过 HuggingFace 提出的 DistilBERT，这是一种对 BERT 的蒸馏。这项工作出自论文「DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter」，目前已经提交到 NeurIPS 2019。

DistilBERT 是一种较小的语言模型，受 BERT 的监督而训练。在该模型中，作者删除了令牌类型嵌入和合并器（用于下一个句子分类任务），并保持体系架构其余部分不变，同时将层数减少了两倍。

您可以在 HuggingFace（以前叫做 pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert）的 translators python 软件包的帮助下，使用现成的 DistilBERT。该软件包的 2.0.0 版本支持 TensorFlow 2.0 / PyTorch 互操作。

DistilBERT 的作者还使用了最新 RoBERTa 论文中的一些训练技巧，这些技巧表明 BERT 的训练方式对其最终性能至关重要。

DistilBERT 与 BERT 相比具有出人意料的结果：作者保留了 95％以上的性能，但参数却减少了 40％。

比较 GLUE 基准测试的开发集

在推断时间方面，DistilBERT 比 BERT 快了 60％以上，比 ELMo + BiLSTM 快 120％。

推理速度

TinyBERT

就在几天前，出现了一种新的 BERT 蒸馏方法，来自华为诺亚方舟实验室的刘群团队提出了 TinyBERT。

为了构建一个具有竞争力的 TinyBERT，作者首先提出了一种新的 Transformer 蒸馏方法，来蒸馏嵌入 BERT 的知识。

具体来说就是，他们设计了几个损失函数来适合 BERT 层的不同表示形式：

1、嵌入层的输出；

2、Transformer 层派生的隐藏状态和注意力矩阵;

3、预测层输出的 logits 输出。

论文中基于注意力的拟合则得益于最近的发现，即 BERT 学习的注意力权重可以捕获大量的语言知识，这意味着语言知识可以很好地从教师 BERT 转移到学生 TinyBERT。而在 BERT 的现有知识蒸馏的方法（如 Distilled BiLSTM_SOFT，BERT-PKD 和 DistilBERT）中却忽略了这一点。

在这项工作中，作者还提出了一种新颖的两阶段学习框架，包括通用蒸馏和特定任务蒸馏。在通用蒸馏阶段，未经微调的原始 BERT 充当教师模型，学生 TinyBERT 通过在通用领域对大型语料库执行通常的 Transformer 蒸馏来学习模仿教师的行为。他们获得了可以对各种下游任务进行微调的通用 TinyBERT。在特定任务蒸馏阶段，他们将数据进行扩充，来提供更多与任务相关的材料供教师-学生学习，然后在增强的数据上重新执行 Tranformer 蒸馏。

这个两阶段方法对于提升 TinyBERT 的性能和泛化能力是必不可少的。

TinyBERY 在实验上取得了非常的成绩，相对于 GLUE 数据集的 BERT-base，其性能并没有下降多少，而推理参数小了 7.5 倍，推理时间快了 9.4 倍。

TinyBERT 与其他基准的比较

我们期待他们能够将这种方法应用到 BERT-large 和 XLNet 等大型模型中，同样也期待他们开放源码。

其他蒸馏方法

除了 DistilBERT 和 TinyBERT 外，还有其他一些为大家所熟知的蒸馏方法。

（2019/03）「Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks」

这篇论文将 BERT 蒸馏到单层 BiLSTM 中，取得了与 ELMo 可比的结果，同时使用的参数减少了大约 100 倍，推理时间减少了 15 倍。

BiLSTM_SOF 是 TBiLSTM 的蒸馏，后者是在 soft logit 目标上训练出来的。

（2019/08）「Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression」

这篇论文提出了一种耐心知识蒸馏的方法，这是首次尝试使用教师的隐藏状态，而不仅仅是最后一层的输出。他们的学生模型从教师模型的多个中间层「耐心」地学习来获得更多知识。在他们的耐心蒸馏知识框架中，只训练学生模仿中间层的 [CLS] 令牌的表示形式。代码已公开。

（2019/09）「Extreme Language Model Compression with Optimal Subwords and Shared Projections」

这是最近提交到 ICLR 2020 的一篇论文，这篇论文专注于一种用于训练词汇量显著较小、嵌入和隐藏状态维度较低的学生模型的知识蒸馏技术。作者采用了双重训练机制，可以同时训练教师和学生模型，从而能够获得针对学生词汇的最佳词嵌入。该方法能够将 BERT-base 模型压缩 60 倍以上，而下游任务指标只有很小的下降，从而使得语言模型占用的空间只有不到 7MB。