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2024年4月16日发(作者：深圳最大的嵌入式培训机构)
albert的词向量表示公式
English Answer:
Albert Embeddings.
ALBERT (A Lite BERT), proposed by Lan et al. (2019), is
a lightweight variant of the popular BERT model, achieving
comparable performance on various natural language
processing (NLP) tasks while requiring fewer parameters and
computational resources.
Albert uses a factorization parameterization technique
to reduce the memory consumption and computational cost of
BERT. This technique decomposes the embedding matrix into a
smaller row-wise matrix and a larger column-wise matrix,
reducing the matrix size and allowing for more efficient
matrix operations.
The word vector representation in Albert is computed as
follows:
E(w) = R C(w)。
where:
E(w) is the word embedding vector for word w.
R is the row-wise embedding matrix.
C(w) is the column-wise embedding matrix specific to
word w.
The row-wise embedding matrix R is shared across all
words in the vocabulary, while the column-wise embedding
matrix C(w) is unique to each word and captures the
specific semantic and syntactic properties of that word.
Key Differences from BERT's Word Vector Representation.
Factorization parameterization: Albert factorizes the
embedding matrix into smaller matrices, reducing memory
consumption and computational cost. BERT, on the other hand,
uses a single large embedding matrix.
Shared and word-specific embeddings: Albert's row-wise
embedding matrix R is shared across all words, while its
column-wise embedding matrix C(w) is word-specific. In
contrast, BERT uses a single embedding matrix that is not
decomposed.
These differences contribute to Albert's efficiency and
effectiveness, making it a valuable tool for NLP tasks.
Chinese Answer:
Albert 的词向量表示公式。
ALBERT（A Lite BERT），由 Lan 等人提出。（2019 年），是
流行的 BERT 模型的轻量级变体，在各种自然语言处理（NLP）任务
上实现了相当的性能，同时需要的参数和计算资源更少。
Albert 采用分解参数化技术来减少 BERT 的内存消耗和计算成
本。该技术将嵌入矩阵分解为一个较小的行矩阵和一个较大的列矩
阵，从而减小矩阵大小并实现更有效率的矩阵运算。
Albert 中的词向量表示计算如下：
E(w) = R C(w)。
其中：
E(w) 是单词 w 的词嵌入向量。
R 是行嵌入矩阵。
C(w) 是特定于单词 w 的列嵌入矩阵。
行嵌入矩阵 R 在词汇表中的所有单词间共享，而列嵌入矩阵
C(w) 对于每个单词都是唯一的，并捕获该单词的特定语义和句法属
性。
与 BERT 的词向量表示的关键区别。
分解参数化，Albert 将嵌入矩阵分解为更小的矩阵，从而减少
了内存消耗和计算成本。而 BERT 则使用单个大型嵌入矩阵。
共享和特定于单词的嵌入，Albert 的行嵌入矩阵 R 在所有单
词间共享，而列嵌入矩阵 C(w) 则特定于每个单词。相比之下，
BERT 使用的不分解的单个嵌入矩阵。
这些差异促成了 Albert 的效率和有效性，使其成为 NLP 任务
的宝贵工具。
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