相比于BERT模型，ALBERT主要做了两项改进，一是减少了模型参数量，而是提出了更有效的句子对顺序预测任务。 减少模型参数的策略 词向量矩阵分解 传统的词向量矩阵大小为 V × H V \times H V×H，其中 V V V是词典大小， H H H是模型隐状态大小。为了降低词向量的参数量，ALBERT将词向量矩阵拆分为两个小矩阵 V × E V \times E V×E和 E × H E \...

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