本文介绍知识蒸馏技术及基于PaddleNLP加载CPM-Distill模型实现文本生成。知识蒸馏是模型压缩方法，以“教师-学生网络”思想，让简单模型拟合复杂模型输出，效果优于从头训练。CPM-Distill由GPT-2 Large蒸馏得到，文中还给出安装依赖、加载模型、解码方法及文本生成示例。

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引入

• 近些年来，随着 Bert 这样的大规模预训练模型的问世，NLP 领域的模型也逐渐变得越来越大了
• 受限于算力水平，如此大规模的模型要应用在实际的部署场景都是不太实际的
• 因此需要通过一些方式对大规模的模型进行压缩，使其能够在部署场景下达到一个相对可用的速度
• 常见的模型压缩方法有：剪枝、量化、知识蒸馏等
• 最近 CPM（Chinese Pre-Trained Models）项目又开源了一个使用知识蒸馏得到的小型文本生成模型 CPM-Distill
• 本次项目就简单介绍一下知识蒸馏技术并且通过 PaddleNLP 套件加载 CPM-Distill 模型实现文本生成

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相关资料

• 论文：
  • CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model
  • Distilling the Knowledge in a Neural Network
• 官方实现：TsinghuaAI/CPM-Distill

模型压缩技术

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

• 知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。

• 由 Hinton 在 2015 年 Distilling the Knowledge in a Neural Network 的论文首次提出了知识蒸馏的并尝试在 CV 领域中使用，旨在把大模型学到的知识灌输到小模型中，以达到缩小模型的目标，示意图如下：

m*en使用方法 中文WORD版

本文档主要讲述的是m*en使用方法；M*en是基于项目对象模型的（pom），可以通过一小段描述信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。M*en将你的注意力从昨夜基层转移到项目管理层。M*en项目已经能够知道 如何构建和捆绑代码，运行测试，生成文档并宿主项目网页。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

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• 说人话就是指用一个简单模型去拟合复杂模型的输出，这个输出也叫做“软标签”，当然也可以加入真实数据作为“硬标签”一同训练。
• 使用知识蒸馏技术相比直接从头训练的效果一般会更好一些，因为教师模型能够指导学生模型收敛到一个更佳的位置。

• 知识蒸馏技术除了可以用来将网络从大网络转化成一个小网络，并保留接近于大网络的性能；
• 也可以将多个网络的学到的知识转移到一个网络中，使得单个网络的性能接近 emsemble 的结果。

蒸馏模型信息

• 教师模型为 GPT-2 Large，具体的模型参数如下：

teacher_model = GPTModel(
    vocab_size=30000,
    hidden_size=2560,
    num_hidden_layers=32,
    num_attention_heads=32,
    intermediate_size=10240,
    hidden_act="gelu",
    hidden_dropout_prob=0.1,
    attention_probs_dropout_prob=0.1,
    max_position_embeddings=1024,
    type_vocab_size=1,
    initializer_range=0.02,
    pad_token_id=0,
    topo=None)

• 学生模型为 GPT-2 Small，具体的模型参数如下：

teacher_model = GPTModel(
    vocab_size=30000,
    hidden_size=768,
    num_hidden_layers=12,
    num_attention_heads=12,
    intermediate_size=3072,
    hidden_act="gelu",
    hidden_dropout_prob=0.1,
    attention_probs_dropout_prob=0.1,
    max_position_embeddings=1024,
    type_vocab_size=1,
    initializer_range=0.02,
    pad_token_id=0,
    topo=None)

蒸馏 loss

• 将大模型和小模型每个位置上输出之间的 KL 散度作为蒸馏 loss，同时加上原来的 language model loss。总 loss 如下：

其中 $L_{l}m$Llm 为 GPT-2 原始的 language modeling loss。

安装依赖

In [ ]

!pip install paddlenlp==2.0.1 sentencepiece==0.1.92

加载模型

In [1]

import paddlefrom paddlenlp.transformers import GPTModel, GPTForPretraining, GPTChineseTokenizer# tokenizer 与 CPM-LM 模型一致tokenizer = GPTChineseTokenizer.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')# 实例化 GPT2-small 模型gpt = GPTModel(
    vocab_size=30000,
    hidden_size=768,
    num_hidden_layers=12,
    num_attention_heads=12,
    intermediate_size=3072,
    hidden_act="gelu",
    hidden_dropout_prob=0.1,
    attention_probs_dropout_prob=0.1,
    max_position_embeddings=1024,
    type_vocab_size=1,
    initializer_range=0.02,
    pad_token_id=0,
    topo=None)# 加载预训练模型参数params = paddle.load('data/data92160/gpt-cpm-small-cn-distill.pdparams')# 设置参数gpt.set_dict(params)# 使用 GPTForPretraining 向模型中添加输出层model = GPTForPretraining(gpt)# 将模型设置为评估模式model.eval()

[2025-05-28 19:38:04,469] [    INFO] - Found /home/aistudio/.paddlenlp/models/gpt-cpm-large-cn/gpt-cpm-cn-sentencepiece.model

模型解码

In [40]

import paddleimport numpy as np# Greedy Searchdef greedy_search(text, max_len=32, end_word=None):
    # # 终止标志
    if end_word is not None:
        stop_id = tokenizer.encode(end_word)['input_ids']
        length = len(stop_id)    else:
        stop_id = [tokenizer.eod_token_id]
        length = len(stop_id)    
    # 初始预测
    ids = tokenizer.encode(text)['input_ids']
    input_id = paddle.to_tensor(np.array(ids).reshape(1, -1).astype('int64'))
    output, cached_kvs = model(input_id, use_cache=True)
    next_token = int(np.argmax(output[0, -1].numpy()))
    ids.append(next_token)    # 使用缓存进行继续预测
    for i in range(max_len-1):
        input_id = paddle.to_tensor(np.array([next_token]).reshape(1, -1).astype('int64'))
        output, cached_kvs = model(input_id, use_cache=True, cache=cached_kvs)
        next_token = int(np.argmax(output[0, -1].numpy()))
        ids.append(next_token)        # 根据终止标志停止预测
        if ids[-length:]==stop_id:            if end_word is None:
               ids = ids[:-1]            break
    
    return tokenizer.convert_ids_to_string(ids)

In [39]

import paddleimport numpy as np# top_k and top_p filteringdef top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=1.0, filter_value=-float('Inf')):
    """ Filter a distribution of logits using top-k and/or nucleus (top-p) filtering
        Args:
            logits: logits distribution shape (vocabulary size)
            top_k > 0: keep only top k tokens with highest probability (top-k filtering).
            top_p > 0.0: keep the top tokens with cumulative probability >= top_p (nucleus filtering).
                Nucleus filtering is described in Holtzman et al. (http://arxiv.org/abs/1904.09751)
        From: https://gist.github.com/thomwolf/1a5a29f6962089e871b94cbd09daf317
    """
    top_k = min(top_k, logits.shape[-1])  # Safety check
    logits_np = logits.numpy()    if top_k > 0:        # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k
        indices_to_remove = logits_np < np.sort(logits_np)[-top_k]
        logits_np[indices_to_remove] = filter_value    if top_p < 1.0:
        sorted_logits = paddle.sort(logits, descending=True)
        sorted_indices = paddle.argsort(logits, descending=True).numpy()
        cumulative_probs = paddle.cumsum(paddle.nn.functional.softmax(sorted_logits, axis=-1), axis=-1).numpy()        # Remove tokens with cumulative probability above the threshold
        sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p        # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold
        sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1]
        sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0

        indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove]
        logits_np[indices_to_remove] = filter_value    return paddle.to_tensor(logits_np)# Nucleus Sampledef nucleus_sample(text, max_len=32, end_word=None, repitition_penalty=1.0, temperature=1.0, top_k=0, top_p=1.0):
    # 终止标志
    if end_word is not None:
        stop_id = tokenizer.encode(end_word)['input_ids']
        length = len(stop_id)    else:
        stop_id = [tokenizer.eod_token_id]
        length = len(stop_id)    # 初始预测
    ids = tokenizer.encode(text)['input_ids']
    input_id = paddle.to_tensor(np.array(ids).reshape(1, -1).astype('int64'))
    output, cached_kvs = model(input_id, use_cache=True)
    next_token_logits = output[0, -1, :]    for id in set(ids):
        next_token_logits[id] /= repitition_penalty
    next_token_logits = next_token_logits / temperature
    filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=top_k, top_p=top_p)
    next_token = paddle.multinomial(paddle.nn.functional.softmax(filtered_logits, axis=-1), num_samples=1).numpy()
    ids += [int(next_token)]    # 使用缓存进行继续预测
    for i in range(max_len-1):
        input_id = paddle.to_tensor(np.array([next_token]).reshape(1, -1).astype('int64'))
        output, cached_kvs = model(input_id, use_cache=True, cache=cached_kvs)
        next_token_logits = output[0, -1, :]        for id in set(ids):
            next_token_logits[id] /= repitition_penalty
        next_token_logits = next_token_logits / temperature
        filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=top_k, top_p=top_p)
        next_token = paddle.multinomial(paddle.nn.functional.softmax(filtered_logits, axis=-1), num_samples=1).numpy()
        ids += [int(next_token)]        # 根据终止标志停止预测
        if ids[-length:]==stop_id:            if end_word is None:
               ids = ids[:-1]            break

    return tokenizer.convert_ids_to_string(ids)

文本生成

In [41]

# 输入文本inputs = input('请输入文本：')print(inputs)# 使用 Nucleus Sample 进行文本生成outputs = greedy_search(
    inputs, # 输入文本
    max_len=128, # 最大生成文本的长度
    end_word=None)# 打印输出print(outputs)

请输入文本：请在此处输入你的姓名
请在此处输入你的姓名,然后点击“确定”,就可以开始游戏了。
游戏目标:在限定时间内,成功地把所有的牌都通通打完。

In [43]

# 输入文本inputs = input('请输入文本：')print(inputs)for x in range(5):    # 使用 Nucleus Sample 进行文本生成
    outputs = nucleus_sample(
        inputs, # 输入文本
        max_len=128, # 最大生成文本的长度
        end_word='。', # 终止符号
        repitition_penalty=1.0, # 重复度抑制
        temperature=1.0, # 温度
        top_k=3000, # 取前k个最大输出再进行采样
        top_p=0.9 # 抑制概率低于top_p的输出再进行采样
    )    # 打印输出
    print(outputs)

请输入文本：请在此处输入你的姓名
请在此处输入你的姓名、学校、专业及学科,并在社交媒体上公布你的个人简介。
请在此处输入你的姓名或者电话,对方会及时通知你。
请在此处输入你的姓名、民族及籍贯信息,当您找到 CADULI 的联系方式后,我们会按您所选择的申请中心,以电子邮件的形式向您发送邮件。
请在此处输入你的姓名和电话号码,由资深*接待员进行介绍,因为此处有不少中国的大老板,英文能看。
请在此处输入你的姓名、联系电话、银行卡号和手机号。

以上就是CPM-Distill：经过知识蒸馏的小型文本生成模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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