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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. 大概就是说你要达到RoBERTa base的效果，那么就必须付出大致相当于训练RoBERTa base的算力，就算你把Self Attention换成CNN、RNN、MLP都是这样，因为Transformer之所以慢，是因. 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.
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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. 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。 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.
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）. 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？ 最近魔搭社区 ModelScope 在知乎挺火啊，前两天刚看到开了个讨论ModelScope怎么样，今天就又看到这个话题。作为深度试用过这个社区的用户，我先抛出个人的一个结论，ModelScope.
