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论文中关于BERT与ALBERT模型对比的详细数据解读可以移步下面的一篇专栏文章：综上所述，ALBERT的改进包括以下三点并解决了相关问题：词嵌入参数因式分解（Factorizedembeddingparameterization）：通过降低词嵌入的维度的方式来减少参数量；
论文解读：Bert原理深入浅出论文解读：Bert原理深入浅出Bert自Google于2018年发表至今，一直给人们带来惊喜，期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位，甚至公司JD上都明确表明必须懂Bert。
ALBERT-base下NSP与SOP的对比SOP对NSP的改进，带来了0.9个点的平均性能提升。我们来算算账，embedding降维扣0.6，all-shared扣1.5，SOP加0.9，总体还是相差1.2左右。
7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》byMiguelRomero
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