ALBERT vs Enprompt 360

ALBERT, abreviatura de "A Lite BERT", es una versión optimizada del modelo BERT ampliamente utilizado para tareas de procesamiento del lenguaje natural. Presentado en el artículo arXiv por Zhenzhong Lan y sus colegas, ALBERT ofrece dos técnicas de reducción de parámetros que disminuyen significativamente el consumo de memoria y aumentan la velocidad de entrenamiento de BERT sin sacrificar el rendimiento.

Este avance aborda el desafío de las limitaciones de memoria de GPU/TPU y los tiempos de entrenamiento típicamente prolongados asociados con el aumento del tamaño de los modelos. El artículo demuestra a través de evidencia empírica que ALBERT no solo se desempeña mejor que BERT en una variedad de puntos de referencia, como GLUE, RACE y SQuAD, sino que también logra resultados de vanguardia con un menor número de parámetros. La investigación introduce además una función de pérdida autosupervisada que mejora la capacidad del modelo para comprender la coherencia entre oraciones, lo que lleva a una mejora sustancial en las tareas que requieren entradas de varias oraciones. Los autores proporcionan el código y los modelos previamente entrenados para ALBERT, haciéndolos accesibles para un uso generalizado en la comunidad de PNL.

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