BERT有很多改进版本，ALBERT是一个轻量化版本。ALBERT源自2020年的发表论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.11942.pdf。从题目可以看出，论文重点是轻量化BERT模型，以及优化了半监督学习，本文主要关注轻量化模型部分。
目前NLP的高级模型BERT、GPT-2都基于Pretrain/fine-tune模式，先使用无监督学习的海量文本预训练出一个带有“语言常识”的大模型，然后再根据具体任务调优，这就完美解决了具体任务训练集不足的问题。模型往往拥有千万或亿级的参数，目前的趋势是随着模型功能能越来越强大，模型的规模也越来越大，这使普通开发者越发无法企及。
随着BERT模型越来越频繁地被使用到真实场景中，模型的速度、规模、硬件逐渐成为瓶颈。预训练模型一般都规模庞大，在后期调优以及调用模型时也都需要花费大量的内存、算力和时间。ALBERT在基本保证模型质量的前提下把模型缩小到BERT-LARGE的1/18（18M/334M），训练提速1.7倍。
原理
ALBERT全称是 A Lite BERT，轻量级的BERT，它使用了两种技术来简化参数：
分解了词嵌入（Embedding）参数
从原理来看，词嵌入表示的是词含义与上下文无关，而隐藏层表示的是词之间的组合含义，句子越长它的信息量越丰富，后者更加复杂，也需要更多参数。如果词表V非常大（词多），需要V×E空间存储参数，如果保持词嵌入层大小E与隐藏词H的大小一致，当H变大时，VxE也跟着迅速变大。因此，论文作者将原来词嵌入层大小恒等于隐藏层大小：E≡H，改为：H>>E。这样就减少了参数，也可以支持未来使用更大的词表，比如对中文来说，词为单位比以字为单位效果更佳，但词量又比较大。 当前BERT、GPT-2模型的隐藏层大小动辄512、768维，而腾讯词向量200维就可以很好地描述800多万词条的词性。因此，论文作者将词过嵌入过程从原来的V->H分解成：先把词V映射到E（V->E），再由E映射到H（E->H），使其复杂度从O(V×H)降到了O(V×E+E×H)，当E比H小很多时其优势尤为明显。
共享了交叉层（cross-layer）参数
ALBERT与BERT原理一样，都沿用了Transformer模型的方案，堆叠了多个Encoder层，BERT标准版12层，BERT-LARGE版24层来说。ALBERT共享了所有层的参数，使参数数据大幅减少。 论文作者对比了LARGE模型24层，每一层的输入与输出的L2距离以及cosine相似性，如下图所示。
可以看到，共享了参数之后ALBERT比BERT表现更加平滑稳定， 笔者个人认为：多层共享参数方法有点像RNN，BERT中每一层（layer）提取出不同层次的关系（有的在词法层，有的在词义层），由于参数足够多，存储在参数矩阵中的有效信息可能是稀疏的，因此将多层参数存储在一起，并没有产生严重的互相影响。
除了简化参数，ALBERT还在Next-sentence prediction (NSP)方面对BERT做了一些训练方法上的优化，不是本篇重点，有兴趣的读者请直接查看论文。 效果
下面列出了ALBERT与BERT的对比效果，最后两列分别是二者在多者任务中的平均分和速度对比。可以看到，其模型参数显著减少，而计算提度相对没有那么明显，这是由于模型由于共享了参数，而层数和对应层的计算量没变，只减小了Embedding的计算量。也可以从表中看到，简化后模型效果相对于BERT变化不大。文中还针对不同的共享方法，以及不同Embedding大小提供了大量实验数据，详见论文。
代码
TensorFlow实现（官方源码）：
https://github.com/google-research/ALBERT
Pytorch实现（2.3.0以上版本支持ALBERT）：
https://github.com/huggingface/transformers
中文版TensorFlow：
https://github.com/brightmart/albert_zh
中文模型：
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_base_zh.tar.gz
ALBERT用法与BERT基本一致。
