UltraFastBERT:推理过程仅用0.3%神经元,性能与类似的BERT模型相当
ETHZurich的研究人员成功推出了一项创新性的技术——UltraFastBERT,该技术通过在推理过程中仅使用0.3%的神经元,实现了与其他类似BERT模型相当的性能水平。这一创新主要通过引入快速前馈网络来解决在推理过程中减少神经元数量的问题,相较于基准实现,取得了显著的速度提升。未来的工作可能着重于在流行框架如PyTorch或TensorFlow中实现可重现的模型,并进行广泛的基准测试,以评估UltraFastBERT及类似高效语言模型的性能和实际影响。