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- BERT 与 RoBERTa：从模型原理到训练策略优化 - 知乎
更大的训练批次； BERT 和 RoBERTa 的对比与总结 RoBERTa 并不是一个全新的东西，而是对 BERT 的一次全方位、大力度的优化和升级。 它告诉我们，有时候，好的训练方法和更多的数据，比设计一个全新的模型架构更重要。
- RoBERTa · Hugging Face
>>> model = RobertaForMultipleChoice from_pretrained("FacebookAI roberta-base") >>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced "
- RoBERTa 详解_roberta模型-CSDN博客
RoBERTa是BERT的增强版，通过增大模型规模、使用更大batchsize、更多训练数据、动态掩码及改进文本编码，提升了预训练性能。 去除下一句预测任务，使用动态掩码策略，以及采用更大的byte-level BPE词汇表，使得RoBERTa在GLUE、SQuAD和RACE等任务上取得最佳成绩。
- BERT系列RoBERTa ALBERT ERINE详解与使用学习笔记
本文介绍BERT及其衍生模型（RoBERTa、ALBERT、ERNIE、ELECTRA、XLNet、T5）的改进与优化，涵盖双向编码、预训练任务、模型结构、参数优化及下游任务适配，展示各模型如何提升NLP性能与效率。
- RoBERTa 基础模型介绍：全面概述 - Novita
在本文中，我们将重点介绍如何加载 RoBERTa 模型并执行情绪分类。 我们将使用针对特定任务的数据集进行微调的 RoBERTa 模型，特别是来自 Huggingface 中心的预训练模型“cardiffnlp twitter-roberta-base-emotion”。
- RoBERTa中文预训练模型: RoBERTa for Chinese - GitHub
RoBERTa是BERT的改进版，通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State of The Art的效果；可以用Bert直接加载。 本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练，也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。
- RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
View a PDF of the paper titled RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach, by Yinhan Liu and 9 other authors
- RoBERTa – PyTorch
RoBERTa builds on BERT’s language masking strategy and modifies key hyperparameters in BERT, including removing BERT’s next-sentence pretraining objective, and training with much larger mini-batches and learning rates
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