由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。
本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。在后面的文章中，挑选一些典型的例子再进行深度的介绍。
作者&编辑 | 小Dream哥
1 模型压缩
所谓模型压缩，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的尺寸，使得模型有更快的推理速度。
随着深度学习技术越来越多的得到应用，模型压缩越来越受到重视，因为当模型的准确度达到一定程度后，如何用更少的硬件成本去达到相同的效果，就变得很有价值；另一方面，随着深度学习模型变得越来越“大”，在很多涉及边缘计算的嵌入式设备中部署就变得困难，模型压缩就变成一个必须的事情。
目前，模型压缩主要有4种方法，包括如下：
1.parameter pruning and quantization
参数剪枝(parameter pruning)，顾名思义，就是对模型的参数进行删减；
量化(quantization)是一种通过降低数值精度来提高模型推理速度的方法，例如将通常的64位浮点型，转化为16位浮点型进行运算。
2.low-rank factorization
通过低秩因式分解，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，降低模型的参数量，ALBERT中就用了这种方法。
3.transferred/compact convolutional filters
设计特殊结构的卷积滤波器以减少存储和计算的复杂度。
4.knowledge distillation
知识蒸馏，即先训练一个大模型得到较好的效果；再设计和训练一个小模型来获得与大模型相当的效果。
[1] Cheng Y , Wang D , Zhou P , et al. A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks[J]. 2017.
[2] Cheng J , Wang P S , Gang L I , et al. Recent advances in efficient computation of deep convolutional neural networks[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2018, 19(01):64-77.
[3] Liu Z , Sun M , Zhou T , et al. Rethinking the Value of Network Pruning[J]. 2018.
[4] Frankle J , Carbin M . The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks[J]. 2018.
2 BERT模型压缩
BERT模型的参数量巨大，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。
(1) BERT剪枝
去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、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）。
BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下：
1）减少层数
在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的hidden向量用于下游任务。可以根据不同的任务，接不同层进行finetune。
2）维度剪枝[1]
可以通过因式分解等方法，降低BERT隐藏层的维度，从而降低BERT的参数量。
3）Attention剪枝
在多头注意力中，每头维度是64，最终叠加注意力向量共768维。有研究[2]表明：在推理阶段，大部分头在被单独去掉的时候，效果不会损失太多；将某一层的头只保留1个，其余的头去掉，对效果基本不会有什么影响。
[1] Compressing BERT: Studying the Effects of Weight Pruning on Transfer Learning
[2] Are Sixteen Heads Really Better than One?
[3] Pruning a BERT-based Question Answering Model
[4] Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout
[5] Reweighted Proximal Pruning for Large-Scale Language Representation
2) BERT权重因子分解
通过低秩因式分解，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，降低模型的参数量。最典型的就是ALBERT模型，其提出者认为，词向量只是记忆了相对少量的词语的信息，更多的语义和句法等信息时由隐藏层记忆的。因此，他们认为，词嵌入的维度可以不必与隐藏层的维度一致，可以通过降低词嵌入的维度的方式来减少参数量。
感兴趣的同学看这篇博文详细了解ALBERT的内容：
[1] Structured Pruning of Large Language Models
[2] ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations
3）BERT知识蒸馏
知识蒸馏的本质是让超大线下teacher模型来协助线上student模型的训练，本质上是一种超大模型的知识迁移过程。
对Bert的知识蒸馏，研究的是如何将一个大型网络的泛化能力，迁移到一个相对小型的网络，从而达到以下两个目标：
1) 不需要从零开始训练小模型；
2) 蒸馏学习得到的模型效果优于直接训练。
理论上来说，模型在训练的时候需要尽可能多的神经元连接，而一旦训练完成，其中的部分连接其实是冗余的，可以用一个相对紧凑的结构来代替。
[1] DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter
[2] Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks
[3] Distilling Transformers into Simple Neural Networks with Unlabeled Transfer Data
[4] Attentive Student Meets Multi-Task Teacher: Improved Knowledge Distillation for Pretrained Models
[5] Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression
[6] TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding
[7] MobileBERT: Task-Agnostic Compression of BERT by Progressive Knowledge Transfer
4）BERT量化
量化（quantization）是一种通过降低数值精度来提高模型推理速度的方法，例如将通常的64位浮点型，转化为8位浮点型进行运算，BERT的量化的基本理论也是如此。
Q-BERT模型微调后的 BERT_BASE 模型同样包含三部分：嵌入、基于 Transformer 的编码器层、输出层。BERT_BASE 模型不同层的参数大小为：嵌入 91MB、编码器 325MB、输出 0.01MB，减少了非常多。
量化过程更多涉及具体的工程化问题，想了解同学可以参考如下的论文了解。
[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT
[2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT
BERT模型在多种下游任务表现优异，但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题，难以满足对实时响应速度要求高的场景，模型轻量化就显得非常重要。
后续我们分别详细介绍不同类型的BERT模型压缩方法。
下期预告：暂无
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