预训练语言模型：BERT到ALBERT全解析

预训练语言模型概述

预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）通过大规模无监督学习获取通用语言表示，再通过微调适配下游任务。Encoder-only架构以双向上下文建模为核心，典型代表包括BERT、RoBERTa和ALBERT，广泛应用于文本分类、实体识别等任务。

BERT：双向编码器代表

核心架构
基于Transformer的Encoder堆叠，采用多层双向自注意力机制。输入层融合词嵌入（Token Embeddings）、段嵌入（Segment Embeddings）和位置嵌入（Position Embeddings），通过[CLS]和[SEP]标记处理句子关系。

预训练任务

掩码语言建模（MLM）：随机遮蔽15%的输入词，预测被遮蔽词，实现双向上下文学习。
公式示例：
$$ P(w_i | w_{1..i-1}, w_{i+1..n}) = \text{Softmax}(E \cdot h_i) $$
其中$E$为词嵌入矩阵，$h_i$为第$i$个位置的隐藏状态。
下一句预测（NSP）：判断两个句子是否连续，提升句子级表示能力。

优化细节

动态掩码策略：每次训练对同一句子生成不同掩码模式。
全词掩码（Whole Word Masking）：针对中文等语言，遮蔽完整词语而非子词。

RoBERTa：BERT的优化版本

改进点

训练数据与时长：扩大数据规模至160GB，延长训练步数，消除BERT训练不足的问题。
移除NSP任务：实验证明NSP对性能提升有限，仅保留MLM任务。
更大批次训练：使用8K批次大小，提升训练稳定性。

关键实验结论

动态掩码比静态掩码效果提升约1-2%的GLUE分数。
训练时间延长至500K步时，模型在下游任务中表现显著优化。

ALBERT：轻量化与参数效率

参数压缩技术

因式分解嵌入参数：将词嵌入矩阵分解为$V \times E$和$E \times H$（$E \ll H$），减少参数量。
示例：当$V=30000, H=768, E=128$时，参数量从23M降至3.84M。
跨层参数共享：所有Transformer层共享权重，大幅降低模型体积。

创新预训练任务

句子顺序预测（SOP）：替换NSP，要求模型判断句子顺序是否调换，强化句子连贯性理解。

性能对比

ALBERT-base参数量仅12M，达到BERT-base（110M）90%的性能，训练速度提升1.5倍。

对比与选型建议

模型对比表
| 特性 | BERT | RoBERTa | ALBERT |
|--------------|---------------|---------------|---------------|
| 参数量 | 110M (base) | 125M (base) | 12M (base) |
| 训练数据 | 16GB | 160GB | 16GB |
| 关键任务 | MLM + NSP | MLM | MLM + SOP |

应用场景

资源受限环境：优先选择ALBERT，平衡性能与效率。
高精度需求：RoBERTa在多数任务中表现最优，但需充足算力支持。
兼容性要求：BERT的广泛生态支持更易于部署。

实践建议

微调技巧

学习率设置：预训练阶段学习率（1e-4）应高于微调阶段（2e-5）。
层选择：最后一层隐藏状态未必最优，可尝试加权平均中间层输出。

代码示例（PyTorch）

from transformers import BertModel  
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')  
inputs = tokenizer("Example text", return_tensors="pt")  
outputs = model(**inputs)  # 获取最后一层隐藏状态

通过理解架构差异与优化方向，可针对性选择模型并优化下游任务性能。

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