本文主要是介绍第8章: 轻量级ALBERT模型剖析及BERT变种中常见模型优化方式详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1，从数学原理和工程实践的角度阐述BERT中应该设置Hidden Layer的维度高于(甚至是高几个数量级)Word Embeddings的维度背后的原因
2，从数学的角度剖析Neural Networks参数共享的内幕机制及物理意义
3，从数学的角度剖析Neural Networks进行Factorization的机制及物理意义
4，使用Inter-sentence coherence任务进行模型训练的的数学原理剖析
5，上下文相关的Hidden Layer Embeddings
6，上下午无关或不完全相关的Word Embeddings
7，ALBERT中的Factorized embedding parameterization剖析
8，ALBERT中的Cross-Layer parameter sharing机制：只共享Attention参数
9，ALBERT中的Cross-Layer parameter sharing机制：只共享FFN参数
10，ALBERT中的Cross-Layer parameter sharing机制：共享所有的参数
11，ALBERT不同Layers的Input和Output相似度分析
12，训练Task的复杂度：分离主题预测和连贯性预测的数学原因及工程实践
13，ALBERT中的不同于BERT的 Sentence Negative Sampling
14，句子关系预测的有效行分析及问题的底层根源
15，ALBERT的SOP(Sentence Order Prediction)实现分析及工程实践
16，ALBERT采用比BERT更长的注意力长度进行实际的训练
17，N
这篇关于第8章: 轻量级ALBERT模型剖析及BERT变种中常见模型优化方式详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
