近年来，大型语言模型的发展迅猛，BERT成为其中最受欢迎和高效的模型，但其复杂性和可扩展性成为问题。为了解决这个问题，采用了知识蒸馏、量化和修剪等压缩算法，其中知识蒸馏是主要的方法，通过让较小的模型模仿较大模型的行为来实现模型压缩。DistilBERT是从BERT中学习并通过包括掩码语言建模损失、蒸馏损失和相似性损失在内的三个组件更新权重，它比BERT小、快、便宜，但性能仍然相当。DistilBERT的体系结构，在性能优化方面采用了一些最佳实践，为在资源受限设备上的部署提供了可能性。DistilBERT通过知识蒸馏技术在保持性能的同时显著压缩了大型语言模型。