Bert各种变体——RoBERTA/ALBERT/DistillBert

RoBERTa

1. 会重复一个语句10次，然后每次都mask不同的15%token。
2. 丢弃了NSP任务，论文指出NSP任务有时甚至会损害性能。
3. 使用了BPE

ALBERT

1. 跨层参数共享

可以共享多头注意力层的参数，或者前馈网络层的参数，或者全部共享。

实验结果发现，共享注意力层基本没有性能损失。

2. 词向量因式分解：

将词汇表改成两个矩阵乘。

3. 句子顺序预测

加入句子顺序预测任务，代替NSP任务。句子预测分为正序还是倒序。

DistillBERT

1. 有监督损失：

MASK\]对应的输出的损失 ### 2. 蒸馏损失 使用teacher模型的概率作为指导信号，也是交叉熵，但是此时是软标签。 ### 3. 词向量余弦函数 计算隐含层，教师模型和学生模型的向量余弦距离。