ALBERT vs ZeroGPT

ALBERT, abreviação de "A Lite BERT", é uma versão otimizada do modelo BERT amplamente utilizado para tarefas de processamento de linguagem natural. Apresentado no artigo arXiv de Zhenzhong Lan e colegas, ALBERT oferece duas técnicas de redução de parâmetros que diminuem significativamente o consumo de memória e aumentam a velocidade de treinamento do BERT sem sacrificar o desempenho.

Esse avanço aborda o desafio das limitações de memória GPU/TPU e dos tempos de treinamento normalmente longos associados ao aumento do tamanho dos modelos. O artigo demonstra, por meio de evidências empíricas, que o ALBERT não apenas tem um desempenho melhor que o BERT em uma variedade de benchmarks, como GLUE, RACE e SQuAD, mas também alcança resultados de última geração com uma contagem menor de parâmetros. A pesquisa introduz ainda uma função de perda auto-supervisionada que aumenta a capacidade do modelo de compreender a coerência entre frases, levando a uma melhoria substancial em tarefas que exigem entradas de várias frases. Os autores fornecem o código e os modelos pré-treinados para ALBERT, tornando-os acessíveis para uso generalizado na comunidade de PNL.

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