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ALBERT主要的改进就是4点：.把词向量维度和注意力hiddensize脱钩（bert里词向量维度=注意力的hidden_size）.词向量只是表示词汇信息，所以维度过高也没有用.注意力的hidden_size则要学习到上下文表征信息，所以提高这个参数对模型性能有用.实际方法就是词向量维...
2.ALBERT:ALiteBERTforSelf-SupervisedLearningofLanguageRepresentations[2]论文小结：ALBERT是BERT的扩展，它试图回答一个问题，即较大的模型是否可以解决NLP任务？Albert通过跨层参数共享获得SOTA结果。通过共享参数，ALBERT可以变小
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
论文中用到的BERT和ALBERT模型配置[2]上图摘录自相关论文，ALBERT通过对词嵌入矩阵进行因式分解并为下游任务共享所有层的所有参数从而达到降低BERT参数量的效果，这种效果带来的好处就是避免GPU频繁outofmemory的报错，同时也使得下游应用...
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。.AnImplementationofALiteBertForSelf-SupervisedLearningLanguageRepresentationswithTensorFlow.ALBertisbasedonBert,butwithsomeimprovements.Itachievesstateoftheartperformanceonmainbenchmarkswith30...
ALBERT总结的BERT的两类问题.1.内存限制和通信开销.BERT模型非常大，BERT-large有24个隐含层，约3.4亿参数，若想改进需要大量计算资源。.2.模型退化.更大的模型，更好的性能？.Albert作者将BERT-large的隐含层单元从1024增加到2048，在语言建模任务和阅读理解测试中...
BERT为了加速训练，前90%的steps使用了128个token的短句，最后10%才使用512个词的长句来训练positionembedding：.Tospeeduppretrainginourexperiments,wepre-trainthemodelwithsequencelengthof128for90%ofthesteps.Then,wetraintherest10%ofthestepsofsequenceof512tolearnthe...
NLP中的预训练语言模型（四）——小型化bert（DistillBert,ALBERT,TINYBERT）.bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的，但是因为bert的模型参数多，推断速度慢等原因，导致bert在工业界上的应用很难普及，针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业...
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2.ALBERT:ALiteBERTforSelf-SupervisedLearningofLanguageRepresentations[2]论文小结：ALBERT是BERT的扩展，它试图回答一个问题，即较大的模型是否可以解决NLP任务？Albert通过跨层参数共享获得SOTA结果。通过共享参数，ALBERT可以变小
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
论文中用到的BERT和ALBERT模型配置[2]上图摘录自相关论文，ALBERT通过对词嵌入矩阵进行因式分解并为下游任务共享所有层的所有参数从而达到降低BERT参数量的效果，这种效果带来的好处就是避免GPU频繁outofmemory的报错，同时也使得下游应用...
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