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△图为拉齐奥大区政府官方账号在脸书上的发帖中引用了达马托的表述

△图为意大利驻波兰大使馆转发波兰外交部的声明

△图为拉齐奥大区政府官方账号在社交媒体上的发帖(注:记者发稿时间为3月23日,Yesterday即3月22日)

值得注意的是,波兰外交部发表声明不久之前,即3月22日17:37,拉齐奥大区政府在其社交媒体账号上称“18800只医用口罩,23500只FFP2口罩,1700只FFP3口罩……今天启程运往意大利”。其中关于FFP2口罩的数量与此前报道的波兰方面扣押的数字非常接近。

(原英文标题见文章尾部)

若需要选一个赢家,我认为是 ALBERT,DistilBERT,MobileBERT,Q-BERT,LayerDrop和RPP。你也可以将其中一些方法叠加使用 4,但是有些剪枝相关的论文,它们的科学性要高于实用性,所以我们不妨也来验证一番:

当地时间1月5日晚间,土耳其总统埃尔多安在接受土耳其电视媒体采访时表示,土耳其已经开始逐步向利比亚派兵,这些士兵的任务是开展相关“协调”工作。

3月23日11:40,此前一直未发声的意大利外交部门终于表态,意大利驻波兰使馆转发了波兰外交部的声明,并称“前往意大利的口罩将很快完成运送,不会有大麻烦。感谢波兰相关部门在意大利困难时刻的合作”。

由于波兰同样面临防控新冠肺炎疫情扩散的压力,根据波兰政府于3月20日推出的一项政令,企业出口护目镜、防护服、FFP2/FFP3口罩、一次性医用口罩、鞋套、医用手套、消毒液等产品,需要通知所在地的省政府,省政府在认为必要的情况下将会向总理提交申请,由总理作出最终决定。

在这里将尽我所能的对这些论文的观点进行解读,同时主要关注以下指标:参数缩减,推理加速 1 和准确性 2,3。

例如,ALBERT 对 BERT 中的每个自注意力层使用相同的权重矩阵。

2、如果我们能拿出一个数字来记录我们真正关心的事情,那将会很棒,就像 F1。

1、请注意,并非所有压缩方法都能使模型更快。众所周知,非结构化剪枝很难通过 GPU 并行来加速。其中一篇论文认为,在 Transformers 中,计算时间主要由 Softmax 计算决定,而不是矩阵乘法。

(图为土耳其总统接受采访截图)

去年11月底,土耳其政府和利比亚民族团结政府签订了两份备忘录。一份是“海事管辖权”谅解备忘录,这份备忘录使得土耳其在东地中海拥有更大面积的专属经济区。另一份是安全和军事合作谅解备忘录,土耳其总统埃尔多安称,根据这份备忘录,如果利比亚民族团结政府提出请求,土耳其可以向利比亚派兵。

模型可以在训练期间,也可以在训练之后学习量化值。

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1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。

去年4月初,利比亚“国民军”对的黎波里发起军事行动,与控制该市的民族团结政府军队交战。12月,利比亚“国民军”称进攻并夺取的黎波里的军事行动已经进入最后阶段。

4、不同的压缩方法如何交互,是一个开放的研究问题。

2、权重因子分解——通过将参数矩阵分解成两个较小矩阵的乘积来逼近原始参数矩阵。

6、预训练和下游任务——一些方法仅仅在涉及到特定的下游任务时才压缩 BERT,也有一些方法以任务无关的方式来压缩 BERT。

此事经报道后引发轩然大波,3月22日晚上8:51,波兰外交部在社交媒体上发表声明称这一报道为虚假新闻,否认扣押了从波兰运往意大利的口罩,并称“我们同情并支持困境中的意大利,我们建议每个人在使用未经核实的信息来源时都要慎重”。

4、权重共享——模型中的一些权重与模型中的其他参数共享相同的值。

在预训练/下游数据上从头开始训练一个小得多的 Transformer,正常情况下,这可能会失败,但是由于未知的原因,利用完整大小的模型中的软标签可以改进优化。

埃尔多安还说,土耳其在地中海拥有最大的大陆架。以前,希腊和南塞浦路斯政府计划在地中海封锁土耳其,但是现在这样的封锁被打破了。

四、相关论文和博文推荐

这包括权重大小剪枝、注意力头剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力(layer dropout)。

5、量化——截断浮点数,使其仅使用几个比特(这会导致舍入误差)。

这给矩阵施加了低秩约束。权重因子分解既可以应用于输入嵌入层(这节省了大量磁盘内存),也可以应用于前馈/自注意力层的参数(为了提高速度)。

埃尔多安在采访中说,土耳其政府和利比亚民族团结政府签署的有关地中海“海事管辖权”的谅解备忘录,并不是一份新的协议,此前土耳其就已经跟利比亚卡扎菲政府签订过同样的协议,没有新的内容。

一些方法还将BERT 蒸馏成如LSTMS 等其他各种推理速度更快的架构。另外还有一些其他方法不仅在输出上,还在权重矩阵和隐藏的激活层上对 Teacher 知识进行更深入的挖掘。

Last modified: 2020年7月25日

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