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ALBERT模型详解
资料介绍
一、模型背景与提出
ALBERT（A Lite BERT）是由Google研究团队在2019年提出的轻量级预训练语言模型，是对经典BERT模型的优化改进版本。在BERT、XLNet等大参数量预训练模型不断刷新自然语言处理任务效果的同时，模型参数量膨胀带来的训练成本高、推理速度慢等问题逐渐凸显，ALBERT正是为了解决这些问题而诞生，它在大幅降低模型参数量的同时，甚至在多数任务上取得了比BERT更优的效果。
二、核心改进技术
ALBERT针对BERT存在的参数量过大、训练效率低等问题，提出了三个核心改进方向：
1. 因子分解嵌入参数化（Factorized Embedding Parameterization）
在原始BERT中，词嵌入矩阵的维度和隐藏层维度是绑定的，即
的词嵌入矩阵，其中V是词表大小，H是隐藏层维度。当隐藏层维度H增大时，词嵌入矩阵的参数量会随之快速增长，从直接增加，这部分参数量的增长实际上对模型效果提升帮助有限。
ALBERT将词嵌入分解为两个小矩阵：首先将one-hot编码的词向量投影到一个低维空间E，再从低维空间投影到隐藏空间H，整体参数量从原来的变为$V \times E + E \times H$。当E远小于H时，参数量会大幅降低，例如当词表大小V=30000，H=1024，E=128时，原来参数量约为3000万，分解后仅约为384万+16万=400万，参数量压缩超过85%。
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