distilbert是什么模型

DistilBERT是基于Transformer架构的预训练语言模型，由Hugging Face公司开发。它是由原始的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型经过知识 distillation（蒸馏）过程简化而来。BERT是一个双向Transformer模型，专门用于自然语言处理任务，如文本分类、问答和命名实体识别等。DistilBERT的目标是提供一个更小、更高效的版本，同时保留基础模型的性能，通过减少参数量和计算复杂度来加快推理速度。

具体来说，DistilBERT通过以下几个步骤来实现模型压缩：
1. **教师-学生**方法：DistilBERT作为学生的模型，从预训练的大型BERT模型（教师模型）中学习。
2. **逐层聚合**：学生模型学习如何聚合教师模型的不同层表示，这样它可以在不使用所有层的情况下获得信息。
3. **注意力机制模仿**：学生模型还学习如何模仿教师模型的注意力分布，这有助于它在不同层之间传递有效的上下文信息。