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ALBERT（参数压缩技术）

更新时间：2026-02-28 13:17:19 大小：13K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：albert参数压缩 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

核心创新点

1.Factorized Embedding Parameterization（词嵌入参数分解）

传统BERT将词嵌入维度（E）与隐藏层维度（H）设置为相同（E=H），导致词嵌入矩阵参数量为V×H（V为词汇表大小）。ALBERT通过分解词嵌入层，将嵌入维度拆分为两个矩阵：首先将词汇表映射到低维空间（维度为E），再通过线性变换将低维嵌入映射到隐藏层维度H（E）。此时参数量变为V×E + E×H，当E=H/4时，参数量可减少约75%。

2.Cross-layer Parameter Sharing（跨层参数共享）

BERT各Transformer层参数独立，导致参数量随层数线性增长。ALBERT通过共享所有层的参数（包括自注意力机制和前馈网络），使参数量不再依赖层数。例如，12层ALBERT的参数量与1层模型相当，极大降低了模型体积。该设计还能正则化模型训练，缓解过拟合。

3. 句子顺序预测（Sentence Order Prediction, SOP）

替代BERT的下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。NSP任务包含主题预测和句子顺序预测，而SOP仅关注句子顺序（通过交换两个连续句子构造负样本），更聚焦于句子间的连贯性建模，提升预训练任务的有效性。


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