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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 + 英文维基百科+ CC-NEWS+OPENWEBTEXT+STORIES， 总共160GB。 2060移动版测试 换回 cuda 1.15.3 版本，高版本使用 flash attention 跑不起来 在高版本上关闭 fa 后正常 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，是 FaceBook 与 Go…
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。 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确实和hugging face有一些相似之处，但确实更适合中国的开发者，特别是刚刚接触AI的一些开发者。感受到的几点不同之处： 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部分的权重，可能huggingface为了方便进行下游句子级别的文本分类任务，他们自己随机初始化了这个pooler.
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？
\u003c/p>\n\u003cp>受上述文献的启发，本文建立了基于 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型的中文实体识别方法，并将该方法应用于大数据人才简历分析中。 具体做法是利用本文建立的 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型对脱敏后的求职简历进行测试。 结果表明，本文建立的模型具有较强的识别. 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。 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。
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