albert-xxlarge-v1

ALBERT XXLarge v1 项目介绍

项目背景

ALBERT XXLarge v1 是一个预训练的英语语言模型，主要采用掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）进行目标训练。此模型最初在这篇论文中提出，并在这个代码库中首次发布。该模型的特殊之处在于它是无区分大小写的，即“english”和“English”在模型中被视为相同。

模型描述

ALBERT 是一种基于Transformer架构的模型，预训练数据来自大型英语语料库。这个模型以自监督的方式进行训练，意味着它仅利用原始文本，无需人工标注，借助自动化过程生成输入和标签。具体来说，它有两个主要的训练目标：

• 掩码语言模型（MLM）：给定一句话，模型会随机掩盖输入中15%的单词，然后通过整个掩码的句子进行分析，并预测被掩盖的单词。这不同于传统的循环神经网络（RNNs），后者通常逐词分析，或像GPT这样的自回归模型。MLM能够使模型学习句子的双向表示。
• 句子排序预测（SOP）：ALBERT还使用了基于预测两个相邻文本段排序的预训练损失。

通过这种方式，模型学会了英语语言的内部表示，可以用于提取有助于下游任务的特征。例如，若有一个标记句子的数据库，便可以利用ALBERT模型生成的特征来训练标准分类器。

ALBERT模型特别之处在于其共享Transformer的层——所有层都具有相同的权重。重用层结果是内存占用小，但计算成本与BERT之类的架构相似，因为需要重复多次迭代相同的层。

模型配置

ALBERT XXLarge v1的模型配置如下：

• 12个重复层
• 128的嵌入维度
• 4096的隐藏维度
• 64个注意力头
• 223百万个参数

预期用途与使用限制

用户可将此模型用于掩码语言模型或下一句预测，但主要目的是在下游任务中进行微调。用户可以访问模型中心寻找特定任务的微调版本。

需要注意的是，该模型主要用于需要整体句子（可能是带掩码）来做出决策的任务，如序列分类、标记分类或问答系统。而对于文本生成类的任务，则推荐使用像GPT2这样的模型。

如何使用

用户可以直接使用此模型来进行掩码语言模型的预测。例如：

from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='albert-xxlarge-v1')
unmasker("Hello I'm a [MASK] model.")

对于获取给定文本的特征，可以使用 PyTorch 或 TensorFlow：

# PyTorch
from transformers import AlbertTokenizer, AlbertModel
tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert-xxlarge-v1')
model = AlbertModel.from_pretrained("albert-xxlarge-v1")
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

# TensorFlow
from transformers import AlbertTokenizer, TFAlbertModel
tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert-xxlarge-v1')
model = TFAlbertModel.from_pretrained("albert-xxlarge-v1")
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

限制与偏见

即使此模型的训练数据相对中立，但也可能带有偏见。例如，模型在处理不同性别角色时可能会产生偏见，这种问题也会影响所有微调过的版本。

训练数据

ALBERT模型的预训练数据来自BookCorpus和English Wikipedia（不包括列表、表格和标题）。

训练过程

文本以小写形式输入并使用SentencePiece进行分词，词汇量为30,000。模型输入的标准格式如下：

[CLS] Sentence A [SEP] Sentence B [SEP]

在训练中，每个句子的掩码程序如下：

• 15%的标记被掩盖。
• 80%的情况下，掩码标记被替换为[MASK]。
• 10%的情况下，掩码标记被随机替换为其他标记。
• 剩余10%的情况下，掩码标记保持不变。

评估结果

在下游任务微调时，ALBERT模型取得了以下成果：

通过这种系统性的设计和优秀的训练方式，ALBERT XXLarge v1 为更丰富的自然语言处理任务提供了强大的技术支持。