ALBERT – 用于监督学习的轻型 BERT

ALBERT是一种基于BERT的轻型神经网络模型，适用于监督学习任务。它具有与BERT相同的结构和性能，但参数量更小，速度更快，可用于大规模数据集。

BERT与ALBERT

BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是一种基于Transformer的双向编码器模型，以无监督自学习方式训练，在多项任务上刷新了最佳记录。但BERT有一个问题：参数量巨大，需要大量的存储空间和计算资源。

ALBERT全称为A Lite BERT，它通过模型压缩减少了参数量，减小了存储空间和计算资源的需求。例如，ALBERT在BERT的基础上，使用参数共享、跨层参数共享和一些其他技术来压缩模型，从而实现了144倍的参数量减少。

使用ALBERT

ALBERT的使用与BERT类似，我们可以将其用于多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。

安装

可以通过pip安装ALBERT：

pip install transformers

加载模型

加载ALBERT时，我们需要指定模型的预训练权重。可用的预训练模型包括ALBERT-base和ALBERT-large。

from transformers import AlbertTokenizer, AlbertModel

tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert-base-v2')
model = AlbertModel.from_pretrained('albert-base-v2')

输入编码

在对输入进行编码之前，我们需要对输入进行特殊处理，例如加入特殊字符和padding。

input_ids = tokenizer.encode('Hello, world!', add_special_tokens=True)

进行预测

输入编码完成后，我们可以使用模型进行预测。

outputs = model(torch.tensor([input_ids]))

获取输出

输出包括每个token在每个维度上的向量表示。

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

总结

ALBERT是一种基于BERT的轻量级神经网络模型，减小了BERT的存储和计算成本。可以在自然语言处理应用中使用它来进行监督学习任务，如文本分类、命名实体识别等。