bert压缩模型源码地址

### 回答1：
Bert 压缩模型的源代码可以在以下地址获取：

- Bert 原始模型的源代码：https://github.com/google-research/bert

如果你想要使用压缩版的 Bert 模型，你可以参考以下项目：

- DistilBert：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/modeling_distilbert
- TinyBert：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/modeling_tinybert
- MobileBert：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/modeling_mobilebert

这些压缩版的 Bert 模型都是在原始的 Bert 模型的基础上进行了改进和优化，使得它们的模型大小更小，推理速度更快，同时保留了较高的准确率。

### 回答2：
bert压缩模型的源码地址可以在GitHub上找到。在GitHub上有许多开源项目，其中有一些是专门为BERT模型压缩而设计的。这些项目通常会提供详细的源代码和使用指南。

一种常见的BERT模型压缩方法是通过稀疏化来减少模型的参数数量。稀疏化可以通过引入稀疏矩阵或掩码的方式来实现。这些方法的目标是识别和删除不重要的参数，从而减少模型的大小。在GitHub上可以找到一些使用这种方法的开源项目，它们提供了压缩BERT模型的源代码。

另一种常见的压缩方法是权重剪枝。这种方法通过将参数的数值范围变得更小来减少模型的体积。通过剪枝掉参数的小值，可以减少模型的参数数量。GitHub上也有一些开源项目提供了使用权重剪枝来压缩BERT模型的源代码。

总之，如果您想要获取BERT模型压缩的源代码地址，建议在GitHub上搜索相关的开源项目，其中会有一些专门为此目的而创建的项目，提供了详细的源代码和使用指南。