基于自蒸馏与自集成的问答模型
Question answering model based on self-distillation and self-ensemble
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
知识蒸馏结合预训练语言模型是构建问答模型的主要方法之一，然而，这类方法存在知识转移效率低下、训练教师模型耗时严重、教师模型和学生模型能力不匹配等问题。针对上述问题，提出了一种基于自蒸馏与自集成的问答模型SD-SE-BERT。其中：自集成基于滑窗机制设计；学生模型采用BERT；教师模型由训练过程中得到的若干学生模型基于其验证集性能进行加权平均组合得到；损失函数利用集成后的输出结果和真实标签指导当前轮次的学生模型进行训练。在SQuAD1.1数据集上的实验结果表明，SD-SE-BERT的EM指标和F1指标相比较BERT模型分别提高7.5和4.9，并且模型性能优于其他代表性的单模型和蒸馏模型；相较于大型语言模型ChatGLM-6B的微调结果，EM指标提高4.5，F1指标提高2.5。证明SD-SE-BERT可以利用模型自身的监督信息来提高模型组合不同文本数据特征的能力，无须训练复杂的教师模型，避免了教师模型与学生模型不匹配的问题。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0281
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 212-216
文章编号: 1001-3695(2024)01-032-0212-05
发布历史
[2023-10-07] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版
引用本文
王同结, 李烨. 基于自蒸馏与自集成的问答模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 212-216. (Wang Tongjie, Li Ye. Question answering model based on self-distillation and self-ensemble [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 212-216. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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