Mar, 2023

SmartBERT: 提升动态早退出机制以加速 BERT 推断

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TL;DR本文提出一种名为 SmartBERT 的动态早期退出的 BERT 推理技术，结合跨层对比学习和层跳过机制，能够自适应跳过某些层和自适应选择是否退出，通过在训练阶段提出硬权重机制，可实现一致的跳过门的使用，通过 8 个分类数据集的实验结果表明，SmartBERT 达到 2-3 倍的计算减少，并与 BERT 相比仅有较小的精度损失，并且在效率和精度方面优于先前的方法。
dynamic early exitingbertlayer skippingcross-layer contrastive learningcomputation reduction
发现论文，激发创造
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    Apr, 2020

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    Dec, 2020

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    通过应用层丢弃和早期退出损失的训练技术，在推理过程中加快大型语言模型的速度，并推出了一种新颖的自我推测编码解决方案，该解决方案减少了内存占用，并在不同训练任务上实现了高达 2.16 倍的加速。

    Apr, 2024

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    基于全局信息与局部信息的混合策略，我们提出了一个新颖的基于距离增强的 BERT 模型早停策略 (DE^3-BERT)，通过利用全局信息来提高预测准确性，从而在模型性能和推理效率之间取得更好的平衡。

    Feb, 2024

  • 通过早期退出加速用于序列标注的 BERT 推理

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    May, 2021

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    本文提出了一种基于 Patience 的 Early Exit 推理方法，该方法可以作为即插即用的技术应用于预训练语言模型，并同时提高其效率和鲁棒性，方法是在每个预训练语言模型层上配备一个内部分类器，动态地停止推理过程使得中间分类器的预测结果不再改变，从而减少模型的复杂度，产生更好的精度 - 速度平衡。在实验结果中，使用该方法对 ALBERT 模型进行优化，结果表明该方法能够预防模型过度思考和在预测阶段利用多个分类器，达到更好的精度 - 速度平衡。

    Jun, 2020

  • HuBERT-EE：高效语音识别的早期退出 HuBERT 模型

    研究使用自监督模型 HuBERT 和 wav2vec 2.0 在自动语音识别中取得了显著的性能改进，但这些模型通常需要高昂的计算成本来实现出色的性能，从而拖慢了推理速度。为了提高模型效率，我们提出了一种早期退出方案，即 HuBERT-EE，它允许模型动态地停止推理。

    Apr, 2022

  • 需要多个退出点：加速统一视觉语言模型的动态提前退出

    通过提出一种名为 MuE 的新颖的早期退出策略，可以在编解码器中动态地跳过图像和文本多模态的不同层，从而提高推理效率，该方法可将预期推理时间缩短 50％和 40％，同时保持高达 99％和 96％的性能。

    Nov, 2022

  • DPBERT：基于动态规划的 BERT 高效推理

    本研究提出了一种新的 fine-tuning 策略，使用动态规划来加速 BERT 的推理过程，并通过选择 transformer 层列表的子序列作为输入样本的计算路径，在保持 98% 准确率的同时，将延迟降低到 75%，相比最先进的输入自适应方法，取得了更好的准确率和速度的折中效果。

    Jul, 2023

  • 选择适合的工具：匹配模型和实例的复杂度

    为了更好地优化给定的推理预算，我们提出了一种改进的上下文表示微调方法，它允许神经网络在简单实例中早期 (快速) 地进行神经网络计算，并允许在困难实例中晚期 (准确) 地退出，以交换精度和推理速度，而不需要昂贵的计算资源。

    Apr, 2020