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2019 年 11 月 22 日
【论文推荐】基于BERT修剪的问答模型（Pruning a BERT-based Question Answering Model）
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论文题目： Pruning a BERT-based Question Answering Model

论文摘要： 我们研究了通过从基本的BERT模型中剪除参数来压缩基于BERT的问答系统。我们从为2.0小队训练的模型开始，引入允许变压器的选定部分被单独消除的门。具体来说，我们研究：（1）减少每个变压器中的注意头数目，（2）减少每个变压器的前向子层的中间宽度，以及（3）减少嵌入尺寸。我们比较了几种确定这些阈值的方法。我们发现剪枝注意头和前馈层的结合几乎使解码速度加倍，只有1.5f点的精度损失。

作者介绍： Jeffrey McCarley，IBM T.J.沃森研究中心

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