在自然语言处理领域，数据饥渴始终是制约模型落地的核心痛点。当传统深度学习模型需要数以万计的标注样本才能勉强运行时，ALBERT（A Lite BERT）通过结构创新开辟了新路径。本文深入剖析ALBERT在小样本场景下的技术突破，揭示其仅用10%训练数据超越基线模型17.8%准确率的底层逻辑。 ...
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