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roberta 是bert 的一个完善版，相对于模型架构之类的都没有改变，改变的只是三个方面： 预训练数据： BERT采用了BOOKCORPUS 和英文维基百科， 总共16GB。 而 RoBERTa采用了BOOKCORPUS + . 2 理论方法 本文建立了 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型，该模型是端到端的语言模型，能够较好地捕捉文本中存在的语法和语义特征，并且能够自动理解上下文的关联性。 模型主要由三个模块构. 论文题目：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位：华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院，FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一次交锋，.
roberta由于没有NSP任务也就是句子对分类任务，因此应该他们训练的时候是没有这部分权重的。 我查看了roberta官方权重，发现进行MLM训练时候是没有pooler output部分的权重，. 英文领域： deberta v3：微软开源的模型，在许多任务上超过了bert和roberta，现在kaggle中比较常用此模型打比赛，也侧面反映了deberta v3的效果是最好的。 ernie 2.0：这个百度是只开源. RoBERTa：每次给模型看这句话的时候，才 临时、随机地 选择一些词进行 Mask。 这意味着模型每次看到的同一句话，要填的“空”都可能不一样。 更大规模 更多的训练数据：BERT 使用.
RoBERTa认为BERT的符号化粒度还是过大，无法克服很多稀有词汇容易产生“OOV”的问题。 为了解决上述问题，RoBERTa借鉴了GPT-2.0的做法，使用力度更小的 字节级BPE （byte-level BPE）进行输.
Roberta为什么不需要token_type_ids? 在Bert和Albert预训练模型中，token_type_ids值为0或1来区分token属于第一句还是第二句，为什么Roberta里不需要呢？ 在没有进行模型训练（类似于现在主流大模型的微调）之前，RoBERTa 的语义分析能力约等于 0，accuracy=0.5 和随机猜测相差无几。 在 Transformer 出现之前，序列建模主要依赖循环神经网络（RNN）及其改进版本 LSTM 和 GRU，它们通过递归结构逐步处理序列，适用于语言建模、机器翻译等任务，但在处理长距离依赖时常受限于梯. 英文领域： deberta v3：微软开源的模型，在许多任务上超过了bert和roberta，现在kaggle中比较常用此模型打比赛，也侧面反映了deberta v3的效果是最好的。 ernie 2.0：这个百度是只开源了英文.
2 理论方法 本文建立了 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型，该模型是端到端的语言模型，能够较好地捕捉文本中存在的语法和语义特征，并且能够自动理解上下文的关联性。 模型主要由三个模块构成，分别. roberta 是bert 的一个完善版，相对于模型架构之类的都没有改变，改变的只是三个方面： 预训练数据： BERT采用了BOOKCORPUS 和英文维基百科， 总共16GB。 而 RoBERTa采用. 论文题目：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位：华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院，FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一. roberta由于没有NSP任务也就是句子对分类任务，因此应该他们训练的时候是没有这部分权重的。 我查看了roberta官方权重，发现进行MLM训练时候是没有pooler output部分.
RoBERTa：每次给模型看这句话的时候，才 临时、随机地 选择一些词进行 Mask。 这意味着模型每次看到的同一句话，要填的“空”都可能不一样。 更大规模 更多的训练数.
RoBERTa认为BERT的符号化粒度还是过大，无法克服很多稀有词汇容易产生“OOV”的问题。 为了解决上述问题，RoBERTa借鉴了GPT-2.0的做法，使用力度更小的 字节级BPE （byte-level BPE）. 在 Transformer 出现之前，序列建模主要依赖循环神经网络（RNN）及其改进版本 LSTM 和 GRU，它们通过递归结构逐步处理序列，适用于语言建模、机器翻译等任务，但在处理长距离.
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