https://arxiv.org/abs/1910.01108

深度解析 DistilBERT：更小、更快、更便宜的 BERT 模型

近年来，预训练的大规模语言模型在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命。尤其是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，通过在多种下游任务中实现卓越的性能，成为了 NLP 领域的基石。然而，BERT 的庞大体量和高昂的计算成本使得在资源受限的环境中部署变得困难。为了解决这一问题，Hugging Face 的研究团队提出了 DistilBERT，这是一种经过蒸馏的 BERT 模型，具有更小的体积和更快的推理速度，同时在性能上几乎没有损失。

本文将深入探讨 DistilBERT 的核心思想、实现方法以及在实际应用中的表现。

https://arxiv.org/abs/1909.11942

深入解析ALBERT：轻量级的BERT模型

近年来，预训练语言模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型尤为突出。然而，随着模型规模的扩大，训练和部署大型模型面临着计算资源和效率的挑战。为了解决这些问题，谷歌研究团队提出了ALBERT（A Lite BERT），一种更高效的BERT变体。本文将深入解析ALBERT的核心思想、技术创新和实验结果。

https://aclanthology.org/2021.ccl-1.108.pdf

自然语言处理（NLP）领域近年来取得了飞速的发展，预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）如BERT、GPT等在多项任务中表现出色。RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）作为BERT的优化版本，进一步提升了模型性能。本文将详细介绍RoBERTa的创新点、训练过程及其在NLP任务中的表现。

创新点

DINOv1 创新点

1. 图像语义分割能力：DINOv1 自监督训练得到的视觉Transformer在最后一层中自然地包含了图像中对象边界的语义信息，这种特性在之前的卷积网络和有监督学习中并不明显。
2. 无需微调的分类性能：DINOv1 的特征在不经过微调的情况下可以通过简单的k-NN分类器在ImageNet上获得78.3%的top-1精度，表明其特征表现力非常强大。
3. 动量教师机制：DINOv1采用了一种称为“动量教师”的方法，该方法通过指数移动平均（EMA）更新教师网络参数，帮助避免模式崩塌问题，提高模型的稳定性。
4. 多裁剪训练（Multi-crop training）：该技术通过将图像裁剪成不同大小的片段并进行多样化数据增强，让学生网络学习局部与全局特征的关系，从而进一步提升模型的表征能力。
5. Centering和Sharpening防止模式崩塌：DINOv1 采用了Centering和Sharpening方法，分别通过减去平均值和加入temperature参数，确保模型生成的特征具有多样性，从而有效避免模式崩塌。

SimSiam 的主要创新点

SimSiam 的主要创新点在于它在无监督表征学习中使用了极简的 Siamese 网络结构，不需要负样本对、大批量训练或动量编码器来防止模型崩溃。以下是 SimSiam 的几个关键创新点：

1. 无需负样本对：传统的对比学习方法，如 SimCLR，依赖负样本对来防止模型输出趋于常量（即“崩溃”）。SimSiam 则完全不使用负样本对，而是通过其他方式保持表征学习的稳定性。这大大简化了模型设计，并减少了对大批量数据的需求。

2. 无需动量编码器：与 BYOL 等方法不同，SimSiam 不依赖动量编码器来获得稳定的训练效果。BYOL 中的动量编码器用于减少不同批次之间的波动，从而防止模型崩溃。而 SimSiam 通过引入 stop-gradient 操作来代替动量编码器，从而进一步简化了模型。

3. 使用 stop-gradient 操作：SimSiam 中的 stop-gradient 操作是防止模型崩溃的核心。具体来说，模型在更新参数时，将一个视图的梯度计算阻止到另一个视图的输出，从而实现“分离式”优化。作者提出，stop-gradient 操作有效地分离了模型的优化过程，从而避免了输出崩溃到常量。

4. 极简的模型架构：SimSiam 的架构仅由编码器和预测头部组成，不使用额外的对比损失（contrastive loss）或聚类机制。尽管架构简单，但在实验中展示了与更复杂的无监督学习方法相媲美的效果，特别是在 ImageNet 等大规模数据集上的表现。

5. 推广能力强：SimSiam 能够在无需大批量训练的情况下取得良好效果，与 SimCLR 和 SwAV 等需要大批量的模型相比，在资源有限的环境下表现出优势。实验还表明，该方法的迁移学习性能强，在多个下游任务中（如对象检测和分割任务）表现出色。

通过这些创新点，SimSiam 成为一个易于实现且性能良好的无监督表征学习基线模型。它的成功展示了在无监督学习中，Siamese 网络架构本身可能是实现有效表征学习的关键因素。SimSiam 提供了一个重新思考复杂对比学习方法的机会，特别是在模型设计简化和计算效率方面的贡献。