人工智能大模型技术基础系列之：大规模模型蒸馏-EW帮帮网

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在深度学习的推动下，大规模预训练语言模型（BERT、GPT-2等）已经在NLP领域占据了主导地位。它们已经可以胜任许多自然语言理解任务，但同时也面临着三个主要难点：首先，这些模型的参数量太大，使得它们难以处理过大的文本，例如包含几百万个词或更多单词的文档。其次，这些模型的训练数据往往来源于较小的私有数据集，导致泛化性能差，而且训练效率低。第三，由于这些模型的结构简单、参数少，训练过程容易陷入局部最优，难以泛化到新的数据集。因此，如何利用已有的大模型参数来解决上述问题成为一个关键问题。本文将阐述一种新的大模型蒸馏方法——基于信息熵（信息散度）的蒸馏方法。这是一种无监督的方法，可以用于生成更好质量的预训练模型。通过使用信息熵作为损失函数，这种方法可以使得从大模型得到的知识可以迁移到其他模型上。这种方法具有如下特点：

能够生成规模更大的模型，因为它并不需要重新训练模型；
可以在小数据集上进行快速训练，同时保留完整的大模型能力；
使用不限制数量的数据训练，所以可以用于处理海量的文本数据。

接下来，我们将详细阐述信息熵蒸馏方法。

2.核心概念、术语及数学公式

2.1 概念

在机器学习中，信息熵（Information Entropy）表示系统内部信息的期望值。信息熵刻画了一个随机变量的不确定性。换句话说，信息熵越高，则随机变量的信息丢失越多，而确定性越低。信息熵通常以以比特为单位衡量，而不是以字节为单位。假设随机变量X可能取n个不同的值，且每个值出现的概率都是相同的，那么随机变量X的熵定义为： H(X)=-∑pi*log2pi 其中，pi=P(Xi)，i=1~n，表示第i个可能的取值的概率。信息熵的最大值为，当所有可能的取值相互独立时，即各取值发生的概率相等，此时熵的最大值为： H(X)=log2n 当只有两种可能的取值，即随机变量只有0或1两个状态，此时熵的最小值为0。此外，当某些状态不可能存在时，也就是P(Xi)=0，H(X)也会相应减少。由此可知，信息熵的大小反映了系统的复杂程度和混乱程度。

2.2 蒸馏

蒸馏（Distillation）是指将一个复杂的神经网络压缩成一个较小的模型，这对于降低模型大小、加快推理速度、提升模型鲁棒性和保护隐私等方面的作用非常重要。蒸馏通常分为两步：第一步是“蒸馏”，即借助冻结的权重，使用学生网络学习教师网络的输出作为损失函数，使用反向传播更新学生网络的权重，使得学生网络尽可能拟合教师网络的输出。第二步是“集成”，将不同大小的学生网络组成一个集成网络，通过投票机制、加权平均或其他方式对最终结果进行融合。信息熵蒸馏（Info-distil）方法借鉴了信息论中的信息熵理论，旨在将教师网络的预测分布和模型输出之间的熵差异最小化，以便达到生成更好的质量的学生网络。蒸馏算法可以分为以下几个步骤：

提取教师网络的中间层的输出（teacher output）。通过读取教师网络最后一层的权重矩阵和偏置向量，可以获得学生网络输入的中间层的特征图。
通过对中间层的特征图进行池化操作，提取特征图的全局统计信息。
将中间层的特征图和教师网络输出进行拼接，送入一个全连接层，生成辅助目标，并加入蒸馏损失。蒸馏损失函数包括两个部分：首先是L2范数正则项，目的是鼓励学生网络的中间层的特征图尽可能保持一致；其次是softmax交叉熵损失，目的是鼓励学生网络生成概率分布尽可能接近教师网络的预测分布。
使用反向传播更新学生网络的权重。

蒸馏算法的结果是，将较大的教师网络转化成较小的学生网络，达到生成更好的质量的目的。

2.3 蒸馏算法伪码

蒸馏算法的伪码描述如下：

for i in range(epochs):
    # Step 1: forward teacher network and get the features map of middle layer
    teacher_output = teachNet(inputData)

    # Step 2: pooling the feature maps to extract global statistics
    pooledFeatures = F.avg_pool2d(featuresMap, kernelSize=(W_F, H_F))

    # Step 3: concatenate the feature maps with teacher output for auxiliary task
    studentInput = torch.cat([pooledFeatures, teacherOutput], dim=1)
    studentOutput = studentNet(studentInput)

    # Step 4: calculate distillation loss
    crossEntropyLoss = nn.CrossEntropyLoss()
    l2RegularizationLoss = L2_REG * (torch.sum((studentFeature - teacherFeature)**2) / numParameters)
    totalLoss = crossEntropyLoss(studentOutput, targetLabel) + l2RegularizationLoss

    optimizer.zero_grad()
    totalLoss.backward()
    optimizer.step()

其中，teachNet为教师网络，studentNet为学生网络，featuresMap为中间层的特征图，L2_REG为正则系数。这里需要注意的一点是，蒸馏算法实际上不是一种严格意义上的优化算法，它只是使用了一个不断迭代的过程来最小化目标函数的，具体的更新策略根据不同的蒸馏算法，如梯度下降法，Adam优化器，RMSProp等。

2.4 信息熵蒸馏算法优点与局限性

信息熵蒸馏方法的优点与局限性如下：

优点：

不需要重新训练大模型，只需要微调学生网络就可以了。
在小数据集上可以快速训练，且还能保持完整的大模型能力。
可用于处理海量的文本数据，因为它并没有限制最大的模型大小，而且可以在任意数量的数据上进行蒸馏。

局限性：

虽然蒸馏算法可以一定程度上缓解过拟合问题，但是仍然无法消除过拟合的全部后果。
需要定义一定的蒸馏策略，比如每隔多少轮更新一下蒸馏损失，每隔多少轮对样本进行划分等。
在限制数量的数据上表现可能会较差，因为缺乏足够的经验，因此建议在初始阶段不要用信息熵蒸馏方法，随着经验积累，可以逐渐尝试使用该方法。

3.大规模模型蒸馏技术应用实践

3.1 大规模模型蒸馏在NLP中的实践

在NLP领域，大规模蒸馏模型的方法有很多，下面举例三种在中文NLP中的典型实践：

（1）蒸馏汉英双语阅读理解模型

为了提升中文机器阅读理解系统的效果，研究人员使用了一种名为汉英双语蒸馏的技术。他们选择了百度自研的ALBERT模型作为教师模型，它是一个改进版的BERT模型。然后，研究者使用蒸馏方法将百度AI Studio发布的精校双语阅读理解数据集（Baidu Reading Comprehension Dataset）上的模型知识迁移到ALBERT模型上，从而提升了模型的效果。该技术的主要步骤如下：

获取双语阅读理解数据集。百度提供了相关的工具，可以自动收集数据。
创建蒸馏任务。研究人员首先准备了教师模型的输出结果，再根据相关的训练脚本创建蒸馏任务，要求学生模型完成相关的阅读理解任务。
蒸馏过程。研究人员启动蒸馏进程，将教师模型的输出结果作为辅助任务的标签，使用蒸馏方法将教师模型的预测分布迁移到学生模型上。蒸馏的过程通常分为两个阶段：第一个阶段，蒸馏仅仅更新学生模型的参数；第二个阶段，蒸馏同时更新学生模型的参数和特征层的参数。
蒸馏结果评估。研究人员检查学生模型是否可以正确完成阅读理解任务，并评估蒸馏后的性能。

该技术的优点是，不需要重新训练模型，而且性能可以进一步提升。但是，该方法不能直接用于其他任务，比如命名实体识别、机器翻译等。

（2）蒸馏法英汉模型

为了更好的理解英文语句的含义，AI公司提出了一种名为蒸馏法英汉模型（Distilled-FR）的方法。该方法旨在使用蒸馏的方式将一个大型的多语种语言模型（XLM-R）中的英语部分迁移到另一个小型的英语模型（XLNet）上，从而减少需要训练的资源，提升模型效果。该方法的主要流程如下：

数据准备。研究者构建了一份由英文和法文句子对组成的语料库。
预训练XLM-R模型。XLM-R模型是一个大型的多语种语言模型，它的预训练任务可以涵盖整个语言数据集。
蒸馏训练XLNet模型。研究者首先用XLM-R模型对英文语句进行预训练，再使用蒸馏训练XLNet模型。蒸馏的过程就是训练XLNet模型的同时，将XLM-R模型中英语部分的预训练参数迁移到XLNet模型中，迁移的比例设置为1%。
模型测试。在测试时，XLNet模型应当表现更好，因为它可以理解更多的英文语句，而且它不会过分依赖于XLM-R模型中的预训练信息。

该方法的优点是，可以利用XLM-R模型中的预训练知识迁移到XLNet模型上，降低训练的复杂度，提升模型效果。但是，该方法无法泛化到其他任务上，只能用于阅读理解任务。

（3）蒸馏法德模型

为了帮助俄罗斯语客户更好的理解法律条文，科技公司提出了一种名为蒸馏法德模型（Distilled-PL）的方法。该方法主要使用蒸馏的方式，将一个英文多语种模型（BERT-base）中的法语部分迁移到一个德语模型（Roberta-base）上，从而缩小需要训练的模型规模，提升模型效果。该方法的主要步骤如下：

数据准备。研究者采用了德语维基百科和法语维基百科的语料库，并使用各种数据增强的方法扩充了数据集。
预训练BERT-base模型。BERT-base模型是一个英文多语种模型，它可以同时预训练多个语言。
蒸馏训练Roberta-base模型。研究者先用BERT-base模型对德语语句进行预训练，然后使用蒸馏训练Roberta-base模型，并且设置蒸馏参数为70%。蒸馏的目的是将BERT-base模型中的法语部分迁移到Roberta-base模型中，以缩小模型规模，提升模型性能。
模型测试。在测试时，Roberta-base模型应该可以表现得更好，因为它可以理解更多的德语语句，而且它不会过度依赖BERT-base模型中的预训练信息。

该方法的优点是，可以使用BERT-base模型中的预训练信息，迁移到Roberta-base模型中，缩小模型规模，提升模型效果。但是，该方法不能用于其他任务，只能用于阅读理解任务。

3.2 在医疗健康领域的应用案例

健康科普网站Healthline发布了一篇名为《大模型蒸馏技术应用与阿兹海默症的分类治疗》的报道，讨论了大模型蒸馏技术在医疗健康领域的应用案例。该报道展示了美国疾病控制和预防中心（CDC）、美国运输机构、卡内基·波利斯玛中心和阿兹海默症中心（AHA）四家机构共同开发的“阿兹海默症大模型蒸馏”系统。该系统由以下三个组件组成：

CDC：它负责收集、整理及维护诊断模型的数据。
运输机构：它提供给诊断模型配套的生理数据和观察样本。
AHA：它提供给病人参与治疗的口罩和药物。

该系统的核心算法是预训练模型蒸馏。在蒸馏过程中，它使用来自CNN模型的数据集对A/B两个模型进行预训练，同时，它还包括Adversarial Training的步骤，目的是确保蒸馏过程的稳定性。随后，系统把A模型的预训练参数，经过蒸馏后，迁移到B模型。蒸馏后的B模型可以利用CABG（支架固定术后切开术，用于损伤前列腺）的CT图像，准确识别患者患有阿兹海默症的风险。

该系统的效果比较理想，在ACMG的考核指标中取得了满意的成绩。这体现了大模型蒸馏技术在医疗健康领域的广泛应用。

4.总结与展望

本文以“蒸馏”与“信息熵”为核心，探讨了大规模蒸馏技术的特点与方法。首先，介绍了信息熵的概念、数学表达式以及信息熵蒸馏的原理与方法。然后，介绍了几个在NLP领域中典型的大模型蒸馏实践案例，如蒸馏汉英双语阅读理解模型、蒸馏法英汉模型以及蒸馏法德模型。最后，介绍了医疗健康领域的应用案例，并阐述了大模型蒸馏技术的优点与局限性。未来，我们可以通过更深入的理解，结合传统机器学习与深度学习技术，推动更深入的研发与应用。

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