在本篇中，我们将深入探讨DistilBERT的架构及其关键组件，了解其在各类自然语言处理任务中的应用方式。DistilBERT是BERT的蒸馏版本，通过压缩模型参数，降低了模型的计算成本和存储空间，从而实现了更快的推理速度和更低的资源消耗。此外，我们还将讨论其优缺点，并展示具体的代码示例，以此展示DistilBERT的高效性。
1. 环境设置
我们首先进行环境设置，以确保代码能够在GPU上运行。
import os
# 设置GPU设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"2. 加载MNLI数据集
DistilBERT通常在GLUE任务上进行训练，这里我们选择MNLI数据集进行实验。GLUE任务包含了一系列的语言理解基准任务。
import datasetstask_name = "mnli"
raw_datasets = datasets.load_dataset("glue", task_name)
raw_datasets
3. 模型及其分词器
在蒸馏过程中，我们会用到教师模型（即BERT）的知识来指导学生模型（DistilBERT）的学习。这里我们加载BERT作为教师模型，并定义分词器。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizerteacher_
