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本文主要介绍了推理效率、知识融入和任务适配。

推理效率：在知识蒸馏方面使用多教师模型集成蒸馏是一种可以将模型压缩更小，保证模型效果的方法；而推理加速方面使用低精度推理和算子融合的方法可以帮助推理速度有几倍的提升。

知识融入：在对话系统意图识别任务中，通过在原始序列中加入槽位信息序列，使用attention的方法将两个特征序列融合成一个序列。

任务适配：多粒度分词任务是在输入上加入适配的标签来指导输出的一种自适应的改变。生成式对话采用联合多任务训练的方式能够集成预训练和序列到序列的生成模型。

2.展望

轻量级模型

知识融入

预训练平台

原文标题：小米在预训练模型的探索与优化

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(编辑:李沧电工培训学校)