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- “追星”Transformer（七）：RoBERTa——“鲁棒版BERT”
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）进行输入的符号化表示和词典构造，从而词典的规模增加至大约5万。
- 如何评价RoBERTa? - 知乎
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 + 英文维基百科+ CC-NEWS+OPENWEBTEXT+STORIES， 总共160GB。
- BERT and RoBERTa 知识点整理有哪些？ - 知乎
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 使用了大约 16GB 的文本数据，RoBERTa 使用了高达 160GB 的文本数据，是 BERT 的十倍。
- 大模型面试：八股文+题目整理 - 知乎
NLP、算法、大模型、Python编程 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度消失和计算效率问题。为增强模型对不同输入位置的关注能力，Bahdanau 等人
- 2025年还有哪些模型可以用来文本分类？ - 知乎
曾经的Bert,roberta现在还是最佳选择吗？
- 2021年了，有哪些效果明显强于bert和roberta的预训练模型？
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版，我试过比roberta略好。
- LM-studio模型加载失败？ - 知乎
二、最常见的 4 个原因（按概率排序） 1️⃣ Hugging Face 访问失败（命中率最高） LM Studio 的模型来源： 👉 Hugging Face 只要 HF 有问题，就会这样： 网络被墙 DNS 问题 VPN 代理异常 公司网络限制 👉 结果：拿不到文件列表
- transformers 案例一：RoBERTa 商品评论语义分析
性能优越，这个价格下的高配置称得上高性价比。外观也很漂亮，拿手上也不觉得太沉。跑vista很流畅，开多个程序基本不觉得卡，内存高就是好啊。label=1predict=1昨天刚从南京回来,去之前经过反复比较后挑了晶丽感觉不管是门童、前台接待，或者是餐厅服务员都经过良好的训练，那位门童大叔还仔
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