16、BERT家族模型及多语言翻译技术解析

BERT家族模型及多语言翻译技术解析

1. BERT家族模型概述

BERT由Google推出后，衍生出了一系列变体模型，各有特色。以下是部分变体模型列表：
- ALBERT (Google)
- Bidirectional and Autoregressive Transformers (BART)
- BERT (Google)
- BIO BERT
- Clinical BERT
- DeBERTa (Microsoft)
- DistilBERT (Hugging Face)
- DOC BERT
- KeyBERT
- Google SMITH
- SBERT
- TinyBERT
- VisualBERT
- XLM - R
- XLNET

2. 部分BERT变体模型详细介绍

2.1 ALBERT

ALBERT全称为A Lite BERT for Self - Supervised Learning of Language Representations，由Google Research和Toyota Technological Institute开发。与BERT和RoBERTa相比，它规模更小但能力更强。
- 设计动机 ：在基准测试中超越BERT的准确性，通过增大模型规模和改进训练过程来提升性能，避免过拟合。
- 模型结构 ：
- 初始词嵌入仅128个特征（1x128向量），有矩阵将其扩展