ALBERT 告诉了我们什么？
作者：互联网
前言
在忙毕业论文之前，恰逢ALBERT刚刚出来，当时想着要聊一聊这篇文章的，但实在是懒，毕业不易啊。最近诸事已经告一段落，已经进入佛系毕业状态，尽人事，知天命啊。
本文依据论文本身的顺序，按照模块进行描述，并对一些细节展开讨论，最后针对模型效果提一些自己的看法。
需要注意的一点是：ALBERT降低了模型参数量从而降低了模型的训练时间（通信开销降低），但是，模型的预测推理时间并没有降低。这点需要牢记，并贯穿全文。
ALBERT 的目的
论文开篇就提到，在预训练语言模型领域，增大模型往往能够到来不错的效果提升，但这种提升是无止境的吗？[2]中进行了详细的实验，相当程度上解答了这一问题。这里先埋一个坑，过几天再填。
预训练语言模型已经很大了，大到绝大多数的实验室和公司都没有资格参与这场游戏，对于大模型而言，一个很浅的idea就是：如何对大模型进行压缩？ ALBERT 本质就是对 BERT 模型压缩后的产物。
如果对模型压缩有了解的同学肯定知道，模型压缩有很多手段，包括剪枝，参数共享，低秩分解，网络结构设计，知识蒸馏等（这是另外一个坑，先埋下）。ALBERT 也没能逃出这一框架，它其实是一个相当工程化的思想，它的两大 压缩Trick 也很容易想到，下面就细聊一下。
三大创新
1. Factorized embedding parameterization
该 Trick 本质上就是一个低秩分解的操作，其通过对Embedding 部分降维来达到降低参数的作用。在最初的BERT中，以Base为例，Embedding层的维度与隐层的维度一样都是768，但是我们知道，对于词的分布式表示，往往并不需要这么高的维度，比如在Word2Vec时代就多采用50或300这样的维度。那么一个很简单的思想就是，通过将Embedding部分分解来达到降低参数量的作用，其以公式表示如下：
V：词表大小；H：隐层维度；E：词向量维度
我们以 BERT-Base 为例，Base中的Hidden size 为768， 词表大小为3w，此时的参数量为：768 * 3w = 23040000。如果将 Embedding 的维度改为 128，那么此时Embedding层的参数量为：128 * 3w + 128 * 768 = 3938304。二者的差为19101696，大约为19M。我们看到，其实Embedding参数量从原来的23M变为了现在的4M，似乎变化特别大，然而当我们放到全局来看的话，BERT-Base的参数量在110M，降低19M也不能产生什么革命性的变化。因此，可以说Embedding层的因式分解其实并不是降低参数量的主要手段。
注意，我在这里特意忽略了Position Embedding的那部分参数量， 主要是考虑到512相对于3W显得有点微不足道。
文章在4.4中，对词向量维度的选择做了详细的探讨：
从上图中，我们可以看出，增大词向量维度所带来的收益在128之后十分少，这也呼应了上面的观点。
2. Cross-layer parameter sharing
该Trick本质上就是对参数共享机制在Transformer内的探讨。在Transfor中有两大主要的组件：FFN与多头注意力机制。ALBERT主要是对这两大组件的共享机制进行探讨。
论文里采用了四种方式： all-shared，shared-attention，shared-FFN以及 not-shared。我们首选关注一下参数量，not-shared与all-shared的参数量相差极为明显，因此可以得出共享机制才是参数量大幅减少的根本原因。然后，我们看到，只共享Attention参数能够获得参数量与性能的权衡。最后，很明显的就是，随着层数的加深，基于共享机制的 ALBERT 参数量与BERT参数量相比下降的更加明显。
此外，文章还说道，通过共享机制，能够帮助模型稳定网络的参数。这点是通过L2距离与 cosine similarity 得出的，俺也不太懂，感兴趣的可以找其他文章看看：
3. SOP 替代 NSP
SOP 全称为 Sentence Order Prediction，其用来取代 NSP 在 BERT 中的作用，毕竟一些实验表示NSP非但没有作用，反而会对模型带来一些损害。SOP的方式与NSP相似，其也是判断第二句话是不是第一句话的下一句，但对于负例来说，SOP并不从不相关的句子中生成，而是将原来连续的两句话翻转形成负例。
很明显的就可以看出，SOP的设计明显比NSP更加巧妙，毕竟NSP任务的确比较简单，不相关句子的学习不要太容易了。论文也比较了二者：
BERT vs ALBERT
1. 从参数量级上看
首先，参数量级上的对比如上表所示，十分明显。这里需要提到的是ALBERT-xxlarge，它只有12层，但是隐层维度高达4096，这是考虑到深层网络的计算量问题，其本质上是一个浅而宽的网络。
2. 从模型表现上看
首先，我们看到 ALBERT-xxlarge的表现完全超过了BERT-large的表现，但是BERT-large的速度是要比ALBERT-xxlarge快3倍左右的。
其次，BERT-xlarge的表现反而变差，这点在[2]中有详细探讨，先略过不表。
Tricks
其实，最近很多预训练语言模型文章中都相当程度上提到了调参以及数据处理等Trick的重要性，可惜我等没有资源去训，本来想在结尾将本文的Trick都提一下，但由于无法形成对比，因此作罢。等过段时间将各大预训练语言模型中的Trick‘汇总一下再说吧。
最后
其实，从模型创新的角度来看，ALBERT其实并没有什么很大的创新，如果是一个轻量级的任务，相信这种模型压缩的方式早就做烂了。可惜的是，计算资源限制了绝大多数的实验室和公司，只能看头部公司笑傲风云。
此外，这篇文章本质上就是一个工程性质的文章，我觉得其中的一些Trick都十分的有借鉴意义，等我有时间再搞搞吧。
觉得写的还行的，点赞呀，老铁
Reference
如何看待瘦身成功版BERT——ALBERT？
[1] ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations
[2] T5 - Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
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标签：BERT,什么,ALBERT,Trick,告诉,Embedding,维度,模型 来源： https://blog.51cto.com/15060464/2675596