ALBERT vs Enprompt 360

ALBERT, abréviation de « A Lite BERT », est une version optimisée du modèle BERT largement utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel. Présenté dans l'article arXiv de Zhenzhong Lan et ses collègues, ALBERT propose deux techniques de réduction de paramètres qui réduisent considérablement la consommation de mémoire et augmentent la vitesse d'entraînement de BERT sans sacrifier les performances.

Cette avancée répond au défi des limitations de la mémoire GPU/TPU et des temps de formation généralement longs associés à l'augmentation de la taille des modèles. L'article démontre, grâce à des preuves empiriques, qu'ALBERT non seulement fonctionne mieux que BERT sur une variété de tests de référence, tels que GLUE, RACE et SQuAD, mais qu'il obtient également des résultats de pointe avec un nombre de paramètres plus petit. La recherche introduit en outre une fonction de perte auto-supervisée qui améliore la capacité du modèle à comprendre la cohérence entre les phrases, conduisant à une amélioration substantielle des tâches nécessitant des entrées multi-phrases. Les auteurs fournissent le code et les modèles pré-entraînés pour ALBERT, les rendant accessibles pour une utilisation généralisée dans la communauté PNL.

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