当选择较小的模型（如 MiniLM）和较大的模型（如 BERT-large）进行句子嵌入时，权衡主要围绕速度、资源效率和准确性。较小的模型速度更快，所需的计算资源更少，但可能会牺牲一些准确性，而较大的模型可以捕捉更深层的语言模式，但代价是速度和更高的硬件需求。该决定取决于具体的用例和约束条件，如延迟、硬件可用性和任务复杂度。
速度和资源使用 像 MiniLM（例如，3300 万个参数）这样的小型模型经过优化以提高效率。它们处理句子的速度更快，使其适用于实时应用程序或资源有限的环境。例如，MiniLM 可以在 CPU 上以毫秒为单位生成嵌入，而 BERT-large（3.34 亿个参数）可能需要 GPU 才能实现实际的推理时间。这使得 MiniLM 非常适合边缘设备、移动应用程序或低延迟至关重要的 Web 服务。相比之下，BERT-large 的大小需要更多的内存和计算能力，这会增加基础设施成本并限制资源受限环境中的可扩展性。
准确性和任务性能 由于较大的模型具有捕捉细微语义关系的能力，因此像 BERT-large 这样的大型模型通常会产生更高质量的嵌入。例如，在语义文本相似度 (STS) 或细粒度分类等任务上，BERT-large 通常在 GLUE 或 STS-B 等基准测试中比 MiniLM 高出 5-10%。这是因为具有更多层和注意力头的更深层架构可以模拟复杂的语言结构。但是，当从较大的模型中提炼出较小的模型时（例如，MiniLM 经过训练以模仿 BERT-large 的行为），差距会缩小。对于像基本聚类或检索这样的更简单的任务，MiniLM 可能就足够了，但 BERT-large 更适合细致入微的应用，如法律文件分析或多语言嵌入。
用例权衡 选择的关键在于平衡速度和准确性要求。如果部署到具有 GPU 的服务器并且准确性至关重要（例如，搜索引擎或聊天机器人），则 BERT-large 是首选。对于实时应用程序（例如，自动完成功能或实时翻译），MiniLM 的速度和较低的资源使用量超过了其准确性方面的权衡。混合方法（例如，使用 BERT-large 离线进行索引，使用 MiniLM 进行实时查询）也可以缓解局限性。开发人员应评估推理时间、硬件成本和特定于任务的准确性阈值等指标，以确定最佳方案。在具有代表性的数据样本上测试这两种模型通常是做出决定的最可靠方法。