【あるばーと】

ALBERT(アルバート) とは?

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💡 道具を共有し、言葉を扱うモデルの持ち物を減らす

BERT系の言語表現モデルで、埋め込みの分解と層をまたぐパラメータ共有により、保持するパラメータを減らす設計を採用する。少ないパラメータと、少ない計算量や速さは同じではない。

📌 このページのポイント
別の道具を持つ・同じ道具を共有BERTの例ALBERTの例第1段:重みA第2段:重みB第3段:重みC同じ重み第1段・第2段・第3段で使う共有しても、各段の計算は行う重みの少なさと、速さは分けよう
層をまたぐ重みの共有の考え方。三段は説明用で、モデルの実際の層数ではありません。埋め込みの分解とSOPは本文で説明します。
ひよこ ひよこ
BERTの層を、ただ減らしたモデルなの?
ペンギン先生 ペンギン先生
層を減らすだけではないよ。ALBERTは、埋め込みを二段階に分けることと、層をまたいで重みを共有することを使う。処理を何段も行うとき、段ごとに別の道具を全部持たず、共有するイメージだね。
ひよこ ひよこ
重みを共有すると、同じ結果ばかり出ない?
ペンギン先生 ペンギン先生
同じ重みを使っても、前の段から入る値が変われば結果も変わるよ。論文の既定の設計は層間でパラメータを共有する。図の三段は共有の考え方を示す例で、実際のモデルが三層という意味ではないんだ。
ひよこ ひよこ
埋め込みを二段階にするって?
ペンギン先生 ペンギン先生
単語の部品を表す小さめのベクトルから、モデル内で使う大きさへ変換するよ。語彙の埋め込みの大きさと、内部の表現の大きさを分ける。論文はこの分解と重み共有で、パラメータを節約する設計を説明しているんだ。
ひよこ ひよこ
SOPは、次の単語を当てること?
ペンギン先生 ペンギン先生
それとは別だよ。Sentence Order Predictionは、同じ文書の連続する二つの区間を、元の順序と入れ替えた順序で区別する事前学習の課題。論文では、言葉を隠して当てる課題と組み合わせる。どの用途でもBERTより高性能と保証するものではないよ。
ひよこ ひよこ
少ないパラメータなら、スマホで必ず速く動く?
ペンギン先生 ペンギン先生
保持する重みは減っても、各段の計算は行うよ。論文にも複数のサイズがあり、大きな構成が比較先より遅い条件もある。速度や動作メモリ、精度は構成・端末・用途で測ろう。「最大18分の1」をすべてのALBERTに当てはめないようにね。
ペンギン
まとめ:ざっくりこれだけ覚えればOK!
「ALBERT」って出てきたら「重みの共有などで、パラメータを減らしたBERT系モデル」と思えばだいたいOK!
📖 おまけ:英語の意味
「A Lite BERT」 = 軽量なBERT
💬 論文名のA Lite BERTを短くした名前。軽量化では、特に保持するパラメータを減らす工夫に注目しよう。

参考資料

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