预训练语言模型：从BERT到ALBERT

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从文本数据中捕获通用语言表示，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、问答等任务。

BERT：双向编码器里程碑

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）、位置嵌入（Position Embeddings）和段嵌入（Segment Embeddings），支持句子对输入。

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。
• 下一句预测（NSP）：判断两个句子是否连续，增强句子间关系建模。

数学形式化
对于输入序列 $X = (x_1, ..., x_n)$，BERT输出上下文表示：
$$ H = \text{TransformerEncoder}(X) \in \mathbb{R}^{n \times d} $$ 其中 $d$ 为隐藏层维度。

RoBERTa：BERT的优化改进

关键改进点

• 动态掩码：训练时动态生成掩码模式，避免静态掩码导致的过拟合。
• 移除NSP任务：实验证明NSP对性能提升有限，改为更长序列的连续文本训练。
• 更大批次与数据：使用160GB文本数据（BERT的4倍），批次大小从256提升至8k。

训练效率优化
采用字节对编码（BPE）处理文本，支持更长的输入序列（512→2048 tokens），显著提升模型容量。

ALBERT：轻量化与参数共享

设计目标
解决BERT参数量大导致的训练成本问题，通过两种策略压缩模型：

• 因子分解嵌入参数化：将词嵌入矩阵分解为 $V \times H$ 和 $H \times E$（$H \ll E$），减少嵌入层参数量。
• 跨层参数共享：所有Transformer层共享权重，降低总参数量的90%以上。

替代NSP的任务
提出句子顺序预测（SOP），区分句子对是否顺序颠倒，更关注句间连贯性而非主题相关性。

对比分析与应用场景

性能对比

• BERT-base：12层，768隐藏维度，110M参数，适合通用任务微调。
• RoBERTa-large：24层，1024隐藏维度，355M参数，需更多计算资源但效果更优。
• ALBERT-xxlarge：12层共享参数，4096嵌入维度但仅235M参数，适合资源受限场景。

典型应用

• 文本分类：直接使用[CLS]标记的聚合表示。
• 序列标注：如命名实体识别（NER），利用每个token的层级输出。
• 迁移学习：通过领域自适应预训练（Domain-adaptive Pretraining）提升垂直领域效果。

实践建议与调优策略

数据预处理

• 对短文本任务（如情感分析）优先选择ALBERT以减少过拟合风险。
• 长文档任务（如文档分类）建议使用RoBERTa处理扩展序列。

微调技巧

• 分层学习率：底层参数使用较小学习率（如1e-5），顶层适当增大（如3e-5）。
• 对抗训练：引入FGM（Fast Gradient Method）提升模型鲁棒性。

计算资源权衡

• 8GB显存设备可运行ALBERT-base，24GB显存建议RoBERTa-large。
• 使用混合精度训练（FP16）加速并减少显存占用。

通过合理选择模型架构与优化策略，Encoder-only预训练模型能在各类NLP任务中实现高效部署。

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