深入理解深度学习——BERT派生模型：ALBERT（A Lite BERT）-Toy模板网

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预训练语言模型的一个趋势是使用更大的模型配合更多的数据，以达到“大力出奇迹”的效果。随着模型规模的持续增大，单块GPU已经无法容纳整个预训练语言模型。为了解决这个问题，谷歌提出了ALBERT，该模型与BERT几乎没有区别，但其所占用的显存空间可以减少至BERT的十分之一乃至更少，方便了预训练语言模型的训练与部署。为了不大幅降低模型的性能，相比BERT，ALBERT有如下几点改进：

Embedding层低秩分解。
跨层参数共享。
使用SOP（Sentence Order Prediction）训练方法代替NSP训练方法

Embedding层低秩分解是为了固定Embedding层的参数规模，使其不随模型的增大而增大。跨层参数共享则让模型只记住一个Transformer Block的参数，就可以还原整个模型，大大减少了参数存储的空间，是ALBERT效果如此突出的最重要原因。NSP训练方法已经被诸多模型证明没有效果，故ALBERT采用了SOP训练方法，并用实验证明其有效。

算法细节

Embedding层低秩分解

设Embedding层的输出向量维度为 $E$ ，隐层向量（Transformer Block的输入/输出向量）维度为 $H$ ，模型词表大小为 $V$ 。在BERT中，一般默认 $E$ 和 $H$ 一致，即Embedding层的输出直接作为Transformer Block层的输入。Embedding层只是一个静态映射，词的向量化过程不涉及上下文信息，因此Embedding层的输出维度 $E$ 没有必要随着 $H$ 的增大而增大，保持在一定规模即可，以免造成参数冗余。具体而言，ALBERT在固定 $E$ 之后，引入了一个变换矩阵，该矩阵的作用就是将维度为E的Embedding层输出向量变换为维度为 $H$ 的向量，以便输入至Transformer Block模块。在数学上，这个变换可以视为如下因式分解操作：
$V\times H=V\times E\times H$

从参数量的角度看，参数规模从BERT的 $O(V\times H)$ 下降到ALBERT的 $O(V\times E+E\times H)$ 。以BERT为例，词表的大小 $V$ 为30000，隐层向量维数 $H$ 为768，光是Embedding层就需要2304万个参数，而ALBERT固定Embedding层输出维数 $E$ 为128，可以计算得到ALBERT的Embedding层只需要约394万个参数，只有BERT的六分之一。若BERT继续横向扩大， $H$ 变为2048乃至4096，则ALBERT节省参数空间的特性将更明显，可以达到更大的压缩比。

跨层参数共享

ALBERT采用了Transformer Block层参数共享的方法来减少模型的存储参数量。为了寻找最佳的参数共享方案，ALBERT做了大量实验，分别探究了以下几种情况下的模型性能：

所有层的所有参数均共享。
只共享Multi-Head Attention层参数。
只共享Feed Forward层参数。
每M层为一组，组内共享所有参数。

实验结果如下图所示，ALBERT-base在只共享Multi-Head Attention层参数时可以取得最好的效果，几乎没有任何负面影响，甚至在某些任务上还能有增益。可惜的是，Multi-Head Attention层参数并不是ALBERT-base的主要参数部分，即参数存储空间压缩力度不够。所有层的参数都共享和只共享Feed Forward层参数，均有性能上可控范围内的损失，但是压缩力度很强。对于每 $M$ 层一组的共享方法，实验结果表明， $M$ 越小，性能越好（当 $M$ 为1时为不共享），但是参数压缩力度也越小。
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最终，ALBERT选择了“性价比”最高的共享所有层参数的方案，牺牲了一定的性能，换来了极大的参数存储空间压缩比。

SOP训练方法

SOP与NSP一样，也是一种以句对分类标签为训练目标的训练方法，其与NSP的差别在于负样本的选取。SOP挑选正样本的方式与NSP一样，均为连续的两个句子，但与NSP随机挑选毫无语义关系的句子作为负样本不同，SOP将正样本的两个句子交换位置，作为负样本。为了证明SOP训练方法的有效性，ALBERT也做了一组对比实验，分别探究了只使用MLM训练方法、使用“MLM+NSP”训练方法和使用“MLM+SOP”训练方法的性能对比，如下图所示。实验结果表明，在二分类任务中，额外使用SOP训练方法得到的模型在NSP任务上表现较好（78.9%的准确率），而额外使用NSP训练方法得到的模型在SOP任务上表现得一般（52.0%的准确率）。在各项任务的平均准确率上，使用NSP与不使用NSP训练方法的模型基本一致，而使用SOP训练的模型会略胜一筹。
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综上所述，ALBERT对Embedding层和Transformer Block层分别使用了低秩分解和参数共享的方法，大大减少了参数存储空间，使得一个超大模型可以顺利地在单块GPU上训练与部署。值得一提的是，ALBERT减少的是参数的存储空间，并没有减少模型在训练及推理过程中的计算量。在训练过程中，由于需要梯度更新的参数大大减少，训练速度有所加快，但是在下游任务达到同样表现时，ALBERT的计算量远超参数更大的BERT，导致其推理速度更慢。虽然ALBERT没有减少整体的运算量，但是在模型与训练数据规模与日俱增的“军备”竞赛中，参数共享是一个非常值得重视的工作。未来，配合蒸馏等方法，其模型参数压缩比和性能会更好。

参考文献：
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[2] Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola. Dive Into Deep Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2106.11342, 2021.
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