摘要
近年来，基于预训练Transformer架构的语言模型（如BERT和GPT）在众多自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展。然而，这些模型通常包含海量参数。随着GPT-2、Megatron等更大、更精确模型的出现，预训练Transformer模型呈现出持续扩大的趋势。然而，在生产环境中部署此类大型模型是一项复杂任务，需要消耗大量计算资源、内存和电力。本文提出了一种在BERT微调阶段进行量化感知训练（quantization-aware training）的方法，能够在仅造成极小精度损失的前提下，将BERT模型压缩至原来的1/4大小。此外，经过优化以支持8位整数（8-bit Integer）硬件的量化模型，还可显著提升推理速度。