BERT模型蒸馏完全指南（原理/技巧/代码）
小朋友，关于模型蒸馏，你是否有很多问号：
- 蒸馏是什么？怎么蒸BERT？
- BERT蒸馏有什么技巧？如何调参？
- 蒸馏代码怎么写？有现成的吗？
今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
注：文末附BERT面试点&相关模型汇总，还有NLP组队学习群的加群方式～
模型蒸馏原理
Hinton在NIPS2014**[1]**提出了知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念，旨在把一个大模型或者多个模型ensemble学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上，方便部署。简单的说就是用小模型去学习大模型的预测结果，而不是直接学习训练集中的label。
在蒸馏的过程中，我们将原始大模型称为教师模型（teacher），新的小模型称为学生模型（student），训练集中的标签称为hard label，教师模型预测的概率输出为soft label，temperature(T)是用来调整soft label的超参数。