TinyBERT：性能竞争中的小巧巨擘，推理速度大幅提升

TinyBERT相较于BERT-base体积减小了7.5倍，推理速度则显著提升了9.4倍，在自然语言理解任务中表现出令人瞩目的竞争力。TinyBERT通过在预训练和任务特定学习阶段采用创新的变压器蒸馏策略，实现了对大型BERT模型的高效精简。为扩展特定任务的训练集，采用了数据增强技术，通过学习更多与任务相关的样本，进一步提升了学生模型的泛化性能。整合了预训练语言模型BERT和GloVe嵌入，以实现单词级别的数据增强，为TinyBERT在自然语言理解领域的卓越性能提供了有力支持。