Cuente sobre ALBERT y su compartición paramétrica entre capas.

ALBERT (A Lite BERT) es una versión ligera del modelo BERT, diseñada para reducir el tamaño y acelerar el entrenamiento sin una pérdida significativa de calidad.

La característica principal de ALBERT es el compartimiento de parámetros (parameter sharing) entre capas. En lugar de tener parámetros separados para cada capa del transformador, ALBERT reutiliza los mismos parámetros en todas las capas. Esto reduce significativamente la cantidad de parámetros del modelo.

Ventajas del compartimiento de parámetros:

• Reducción del uso de memoria y espacio en disco.
• Disminución del tiempo de entrenamiento e inferencia.
• Menor riesgo de sobreajuste debido a un menor número de parámetros.

De esta manera, ALBERT logra un rendimiento comparable a BERT con un tamaño de modelo mucho menor, lo cual es especialmente útil para tareas con recursos limitados.