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add tinybert result (#623)
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1 changed file
with
46 addition
and
9 deletion
+46
-9
demo/ofa/bert/README.md
demo/ofa/bert/README.md
+46
-9
未找到文件。
demo/ofa/bert/README.md
浏览文件 @
86c3f74a
...
...
@@ -8,14 +8,14 @@ BERT-base模型是一个迁移能力很强的通用语义表示模型,但是
| Task | Metric | Baseline | Result with PaddleSlim |
|:-----:|:----------------------------:|:-----------------:|:----------------------:|
| SST-2 | Accuracy | 0.93005 |
0.931193
|
| QNLI | Accuracy | 0.91781 |
0.920740
|
| CoLA | Mattehew's corr | 0.59557 |
0.601244
|
| MRPC | F1/Accuracy | 0.91667/0.88235 |
0.91740/0.88480
|
| STS-B | Person/Spearman corr | 0.88847/0.88350 |
0.89271/0.88958
|
| QQP | Accuracy/F1 | 0.90581/0.87347 |
0.90994/0.87947
|
| MNLI | Matched acc/MisMatched acc | 0.84422/0.84825 |
0.84687/0.85242
|
| RTE | Accuracy | 0.711191 |
0.718412
|
| SST-2 | Accuracy | 0.93005 |
[
0.931193
](
)
|
| QNLI | Accuracy | 0.91781 |
[
0.920740
](
)
|
| CoLA | Mattehew's corr | 0.59557 |
[
0.601244
](
)
|
| MRPC | F1/Accuracy | 0.91667/0.88235 |
[
0.91740/0.88480
](
)
|
| STS-B | Person/Spearman corr | 0.88847/0.88350 |
[
0.89271/0.88958
](
)
|
| QQP | Accuracy/F1 | 0.90581/0.87347 |
[
0.90994/0.87947
](
)
|
| MNLI | Matched acc/MisMatched acc | 0.84422/0.84825 |
[
0.84687/0.85242
](
)
|
| RTE | Accuracy | 0.711191 |
[
0.718412
](
)
|
<p
align=
"center"
>
<strong>
表1-1: GLUE数据集精度对比
</strong>
...
...
@@ -184,4 +184,41 @@ python -u ./run_glue_ofa.py --model_type bert \
压缩训练之后在dev上的结果如表1-1中『Result with PaddleSlim』列所示,延时情况如表1-2所示。
## 3. OFA接口介绍
TODO
OFA API介绍参考
[
API
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/docs/zh_cn/api_cn/ofa_api.rst
)
# 基于本代码对TinyBERT(L=4, D=312)进行压缩
下游任务模型是从TinyBERT官方repo转换得到。
## 1. 压缩结果
| Task | Metric | TinyBERT(L=4, D=312) | Result with OFA |
|:-----:|:----------------------------:|:--------------------:|:----------------------:|
| SST-2 | Accuracy |
[
0.9234
](
)
|
[
0.9220
](
)
|
| QNLI | Accuracy |
[
0.8746
](
)
|
[
0.8720
](
)
|
| CoLA | Mattehew's corr |
[
0.4961
](
)
|
[
0.5048
](
)
|
| MRPC | F1/Accuracy |
[
0.8998/0.8554
](
)
|
[
0.9003/0.8578
](
)
|
| STS-B | Person/Spearman corr |
[
0.8635/0.8631
](
)
|
[
0.8717/0.8706
](
)
|
| QQP | Accuracy/F1 |
[
0.9047/0.8751
](
)
|
[
0.9034/0.8733
](
)
|
| MNLI | Matched acc/MisMatched acc |
[
0.8256/0.8294
](
)
|
[
0.8211/0.8261
](
)
|
| RTE | Accuracy |
[
0.6534
](
)
|
[
0.6787
](
)
|
## 2. 启动命令
以GLUE/QQP任务为例。
```
shell
export
CUDA_VISIBLE_DEVICES
=
3
export
TASK_NAME
=
'QQP'
python
-u
./run_glue_ofa.py
--model_type
bert
\
--model_name_or_path
${
PATH_OF_QQP
}
\
--task_name
$TASK_NAME
--max_seq_length
128
\
--batch_size
32
\
--learning_rate
2e-5
\
--num_train_epochs
6
\
--logging_steps
10
\
--save_steps
500
\
--output_dir
./tmp/
$TASK_NAME
/
\
--n_gpu
1
\
--width_mult_list
1.0 0.8333333333333334 0.6666666666666666 0.5
```
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