基于掩码语言建模(MLM)目标预训练的多语言ALBERT模型，支持60+种语言，具有参数共享的轻量级架构

基于掩码语言建模（MLM）目标预训练的多语言ALBERT模型，支持64k词表大小，区分大小写

ALBERT是基于Transformer架构的轻量级预训练语言模型，通过自监督学习在英语文本上训练，具有参数共享特性以减少内存占用。

ALBERT是基于Transformer架构的轻量级预训练语言模型，通过参数共享机制减少内存占用，适用于英语文本处理任务。

ALBERT Large v2是基于英语语料、采用掩码语言建模（MLM）目标预训练的Transformer模型，具有参数共享的特点。

ALBERT是基于英语语料预训练的轻量级BERT变体，通过参数共享减少内存占用，支持掩码语言建模和句子顺序预测任务。

ALBERT XLarge v1是基于英语语料预训练的大型语言模型，采用参数共享的轻量化Transformer架构，专注于掩码语言建模和句子顺序预测任务。