# パラメータ共有アーキテクチャ

ALBERT XXLarge v2は、マスク言語モデリングの目標に基づいて事前学習された大規模言語モデルで、パラメータ共有のTransformerアーキテクチャを採用し、12層の繰り返し構造と2.23億のパラメータを持っています。

ALBERT XLarge v2はTransformerアーキテクチャに基づく英語事前学習モデルで、パラメータ共有メカニズムを採用してメモリ使用量を削減し、マスク言語モデリングと文順予測の目標で学習されます。

ALBERT XXLarge v1は英語コーパスに基づき、マスク言語モデリング（MLM）目標で事前学習されたTransformerモデルで、パラメータ共有の特性を持っています。

ALBERT Large v2は英語コーパスに基づき、マスク言語モデリング（MLM）目標で事前学習されたTransformerモデルで、パラメータ共有の特徴を持っています。