ALBERT源码深度剖析(上):模型结构篇

1. 背景介绍

1.1. 自然语言处理技术的演进

自然语言处理（NLP）旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，深度学习技术的引入彻底改变了 NLP 领域，诸如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和 Transformer 等模型推动了机器翻译、文本摘要、问答系统等应用的巨大进步。

1.2. BERT 的突破与局限

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 模型的出现标志着 NLP 领域的一大突破。它利用 Transformer 的强大能力，通过预训练学习到丰富的上下文语义表示，在各项 NLP 任务中取得了显著成果。然而，BERT 的庞大参数量和计算成本也限制了其在资源受限环境下的应用。

1.3. ALBERT 的诞生：轻量化 BERT

为了解决 BERT 的局限性，研究者们提出了 ALBERT (A Lite BERT) 模型。ALBERT 通过一系列优化策略，在保持 BERT 性能的同时，显著降低了模型的参数量和内存占用，使其更适用于实际应用场景。

2. 核心概念与联系

2.1. Transformer 架构回顾

ALBERT 的核心架构依然是 Transformer。Transformer 由编码器和解码器组成，编码器负责将输入序列映射到高维语义空间，解