1. 简介
- 一般来说，增加模型的参数量能够提升最终的效果。但是由于机器GPU/TPU资源的限制模型参数量不可能无限制的增加。ALBERT模型主要解决的问题是：减小模型的参数，使得模型获得和BERT同样的效果甚至更优。 最终模型的训练速度和推理速度并没有明显的提升反而降低了些，所以论文最终作者提到在这两方面还需要改进。
ALBERT、BERT模型参数数量对比.png
ALBERT、BERT验证集效果对比.png
2. ALBERT改进之处
- ALBERT和BERT模型采用了相同的结构，主要的改进之处在三个方面：
2.1 Factorized embedding parameterization
- 很多BERT相关的模型比如RoBERT,XLNET等，将词表emb size的大小
和网络中hidden size的大小
，设置的是一样的。这样embedding层的网络参数数量为：
，为了减小embedding层网络参数ALBERT中将
减小到
，当
2.2 Cross-layer parameter sharing
- 将transformer不同层之间的参数进行共享，常见的比如共享feed forward层参数或者attention层的参数，或者全部参数都共享。ALBERT默认采用的是共享所有的参数。并且论文中实验显示，通过不同层的参数共享模型的稳定性更好。
参数共享作用.png
2.3 Inter-sentence coherence loss
- 我们知道原始BERT模型中使用了两个loss：MLM loss和NSP loss。很多其他实现都显示NSP（Next Sentence Prediction）任务起到的作用并不是那么大，因此ALBERT将NSP任务换成了SOP（Sentence Order Prediction）。NSP和SOP任务都是一个二分类任务，这两个任务的主要区别在于负样本的构造。NSP任务的负样本是，在其他文档中随机采样一个句子，而 SOP任务负样本的构造是将两个句子反过来。NSP任务能够学习到句子之间的主题相似性，而SOP任务能够学习到句子之间的语义连贯性，这种关系的学习更加的困难。
参考论文
- ALBERT模型论文及代码
https://paperswithcode.com/paper/albert-a-lite-bert-for-self-supervised - [SentencePiece论文] SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer
and detokenizer for Neural Text Processing
https://aclanthology.org/D18-2012.pdf
参考资料
- 官方tensorflow代码
https://github.com/google-research/ALBERT - 中文预训练ALBERT
https://github.com/brightmart/albert_zh - ALBERT 论文解读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/88099919 - BERT 的优秀变体：ALBERT 论文图解介绍
https://www.6aiq.com/article/1589833968655
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