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ALBERT（ALiteBERTforSelf-supervisedLearningofLanguageRepresentations）是一种轻量化的BERT模型，旨在减少参数数量并提高训练效率。虽然模型更小，但ALBERT在许多自然语言处理（NLP）任务上仍然表现出色。本文将介绍如何使用ALBERT进行问答任务，并使用实际的SQuAD2.0数据集进行演示，整个流程简单易懂，可复现。
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SQuAD（StanfordQuestionAnsweringDataset）是一个常用的机器阅读理解数据集，包含了问题、上下文以及答案。我们将使用HuggingFace的transformers库加载预训练的RoBERTa模型，并在SQuAD2.0数据集上进行预测。
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