（原标题：谷歌ALBERT模型V2+中文版来了：之前刷新NLP各大基准，现在GitHub热榜第二）
比BERT模型参数小18倍，性能还超越了它。
这就是谷歌前不久发布的轻量级BERT模型——ALBERT。
不仅如此，还横扫各大“性能榜”，在SQuAD和RACE测试上创造了新的SOTA。
而最近，谷歌开源了中文版本和Version 2，项目还登上了GitHub热榜第二。
ALBERT 2性能再次提升
在这个版本中，“no dropout”、“additional training data”、“long training time”策略将应用到所有的模型。
与初代ALBERT性能相比结果如下。
从性能的比较来说，对于ALBERT-base、ALBERT-large和ALBERT-xlarge，v2版要比v1版好得多。
说明采用上述三个策略的重要性。
平均来看，ALBERT-xxlarge比v1略差一些，原因有以下2点：
额外训练了1.5M步(两个模型的唯一区别就是训练1.5M和3M步)；
对于v1，在BERT、Roberta和XLnet给出的参数集中做了一点超参数搜索；对于v2，只是采用除RACE之外的V1参数，其中使用的学习率为1e-5和0 ALBERT DR。
总的来说，Albert是BERT的轻量版， 使用减少参数的技术，允许大规模的配置，克服以前的内存限制。
Albert使用了一个单模型设置，在 GLUE 基准测试中的性能：
Albert-xxl使用了一个单模型设置，在SQuaD和RACE基准测试中的性能：
中文版下载地址
中文版下载地址
Base
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_base_zh.tar.gz
Large
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_large_zh.tar.gz
XLarge
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_xlarge_zh.tar.gz
Xxlarge
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_xxlarge_zh.tar.gz
ALBERT v2下载地址
Base
[Tar File]：
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_base_v2.tar.gz
[TF-Hub]：
https://tfhub.dev/google/albert_base/2
Large
[Tar File]：
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_large_v2.tar.gz
[TF-Hub]：
https://tfhub.dev/google/albert_large/2
XLarge
[Tar File]：
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_xlarge_v2.tar.gz
[TF-Hub]：
https://tfhub.dev/google/albert_xlarge/2
Xxlarge
[Tar File]：
https://storage.googleapis.com/albert_models/albert_xxlarge_v2.tar.gz
[TF-Hub]：
https://tfhub.dev/google/albert_xxlarge/2
GitHub项目地址：
https://github.com/google-research/ALBERT
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