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中文BERT选择手册
众所周知，像BERT这样的大型预训练模型通常会有上亿个参数，受累于庞大的模型大小和高延迟时间，使得这些庞大的模型无法部署到移动设备之上。而MobileBERT则是经过压缩和加速的BERT模型。像BERT一样，MobileBERT与任务无关，也就是说，可以通过简单的微调将其通用地应用于各种下游NLP任务。MobileBERT是BERT-LARGE的精简版本，同时具有精心设计的自注意力与前馈网络之间的平衡。为了训练MobileBERT，首先训练一个专门设计的教师模型，该模型是BERT-LARGE模型。然后，实现从该老师模型到MobileBERT的知识迁移。经验研究表明
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