Albert整体结构和Bert类似,都是以Transformer的Encoder作为编码器,Gelu作为非线性激活函数。所以,这里和论文种保持一致,对Albert介绍主要是介绍与Bert的不同,如果需要了解Bert,可以参考boom:详解 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers。 1. Factorized embedding parameterization 在Bert、roberta、XLNet中...
为了解决这个问题,一些研究者提出了BERT的派生模型,其中最著名的就是ALBERT(A Lite BERT)。ALBERT的初衷是想解决BERT中参数量过多的问题。相较于BERT,ALBERT模型减少了参数量,提高了模型的轻量级。这种优化是通过跨层参数共享实现的。在BERT中,Embedding层的输出直接作为Transformer Block层的输入,而在ALBERT中,这种输入...
ALBERT是谷歌在 BERT 基础上设计的一个精简模型,主要为了解决 BERT 参数过大、训练过慢的问题。 Overview 整体模型的架构还是与 BERT 相同,使用 Transformer encoder 和 GELU 激活函数,与 BERT 相比 ALBERT 主要做了如下三点改变: A Lite BERT (ALBERT)使用了两种减少参数的方法来降低模型大小和提高训练速度: Facto...
Albert是A Lite Bert的缩写,确实Albert通过词向量矩阵分解,以及transformer block的参数共享,大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前,因为Albert和蒸馏,剪枝一起被归在模型压缩方案,导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度,但其实Albert更多用在模型参数(内存)压缩,以及训练速度优化,在推理速度上并没有...
本文是对ALBERT论文ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations阅读过程的思路整合与学习笔记。 1. 概述 在对自然语言表示进行预处理时,增加模型规模通常会提高下游任务的性能。然而,由于GPU/TPU内存的限制和更长的训练时间,在某些情况下,进一步的模型增长会变得更加困难。为了解决这些...
ALBERT: A LITE BERT,一个精简版的BERT。 本文根据2020年《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》翻译而成。 ALBERT引进了两个参数减少的技术。第一个是因子分解embedding参数。通过将大的单词embedding矩阵分解成两个小的矩阵,我们将隐藏层的size从单词embedding的size分离出...
Albert是A Lite Bert的缩写,确实Albert通过词向量矩阵分解,以及transformer block的参数共享,大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前,因为Albert和蒸馏,剪枝一起被归在模型压缩方案,导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度,但其实Albert更多用在模型参数(内存)压缩,以及训练速度优化,在推理速度上并没有...
【论文阅读】ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations[arXiv2019] 论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.11942v1 代码地址: ABSTRACT 提出减少BERT参数的方法,我们还使用了一个自我监督 loss,专注于建模句间连贯focuses on modeling inter-sentence coherence,并表明它始终有助...
今天阅读的是 Google 同学 2019 年的论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》。 我们知道模型效果会随着模型深度的增加得到提升,然而模型深度的增加也会使得训练变得更困难,为了解决这个问题,Google 的同学提出了一个轻量级的 BERT...
Albert是A Lite Bert的缩写,确实Albert通过词向量矩阵分解,以及transformer block的参数共享,大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前,因为Albert和蒸馏,剪枝一起被归在模型压缩方案,导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度,但其实Albert更多用在模型参数(内存)压缩,以及训练速度优化,在推理速度上并没有...