Roberta

最新推荐文章于 2024-12-03 19:11:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-03 19:11:07 发布 · 218 阅读 · 1 ·
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#自然语言处理

RoBERTa是BERT的一个增强版本，主要改进包括动态Masking策略替代静态Masking，移除Next Sentence Prediction（NSP）任务，增大mini-batch至8k，并使用更多数据进行更长时间的训练。这些改变旨在提升模型的预训练效果和下游任务性能。

相较于Bert
改进版的RoBERTa到底改进了什么？

    1. 静态Masking vs 动态Masking
    1. with NSP vs without NSP
    1. 更大的mini-batch
    • 原本的BERTbase 的batch size是256，训练1M个steps。RoBERTa的batch size为8k。
    1. 更多的数据，更长时间的训练
    1. BPE编码
大型语言模型：RoBERTa — 一种稳健优化的 BERT 方法
gongdiwudu的专栏
12-19 5947
BERT模型的出现BERT模型带来了NLP的重大进展。 BERT 的架构源自Transformer，它在各种下游任务上取得了最先进的结果：语言建模、下一句预测、问答、NER标记等。
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RoBERTa原理与代码实例讲解 1.背景介绍 在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型已经成为了推动技术进步的关键。自从BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）问世以来，预训练语言模型的性能得到了显著提升
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12-06 1312
RoBERTa （A Robustly Optimized BERT）模型是的改进版。
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BERT 的改进模型
RoBERTa 详解
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Roberta学习笔记
m0_72410588的博客
05-08 957
Roberta作为目前最为先进的语言模型之一，在自然语言处理领域中有着广泛的应用。本篇博客对Roberta的原理、实现和应用进行了简单的讲解，希望能对大家在相关领域的研究和实践有所帮助。
RoBERTa- 稳健优化的 BERT 预训练模型详解
池央的博客
12-03 6514
自 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）问世，预训练语言模型在自然语言处理（NLP）领域掀起革命浪潮，凭卓越表现大幅刷新诸多任务成绩。RoBERTa 承继 BERT 架构，却凭借一系列精巧优化，在效果上更进一步，成为当下 NLP 研究与应用热门模型，广泛用于文本分类、问答系统、机器翻译等任务。
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RoBERTa中文预训练模型.zip
07-01
RoBERTa中文预训练模型 概述 中文预训练RoBERTa模型 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...
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Pytorch实现基于BERT+BiLSTM\Roberta+CRF的命名实体识别项目源码+文档说明
最新发布
12-04
Pytorch实现基于BERT+BiLSTM\Roberta+CRF的命名实体识别项目源码+文档说明Pytorch实现基于BERT+BiLSTM\Roberta+CRF的命名实体识别项目源码+文档说明Pytorch实现基于BERT+BiLSTM\Roberta+CRF的命名实体识别项目源码+...
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基于python的中文预训练RoBERTa模型型
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**基于Python的中文预训练RoBERTa模型** 在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已经成为理解和生成人类语言的关键技术。RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是BERT（Bidirectional Encoder ...
人工智能-项目实践-预训练-RoBERTa中文预训练模型 RoBERTa for Chinese.zip
01-06
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...
神经网络-RoBERTa
Mrrunsen的博客
08-09 3519
为了避免在每轮训练中每个训练实例都使用相同的mask，训练数据被复制了10倍，这样在每个40个训练周期的训练中，每个序列都以10种不同的方式被masked。然而，当建模大量多样化的语料库时，如本工作中考虑的语料库，Unicode字符可以占据这个词汇量的一个相当大的部分。遵循Radford等人（2019）的方法，我们考虑使用一个更大的字节级BPE词汇表来训练BERT，该词汇表包含50K子词单位，而无需对输入进行额外的预处理或分词。这些子词不是预先定义的单词，而是通过分析训练语料库中的统计数据自动提取的。
自然语言处理中的RoBERTa模型：BERT的进化
AI天才研究院
01-21 5390
1.背景介绍 在自然语言处理(NLP)领域，BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它在多种NLP任务中取得了显著的成功。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，BERT在某些任务中的性能并没有达到预期。为了解决这个问题，RoBERTa(A Robustly ...
NLP预训练模型：RoBERTa、ELECTRA、DeBERTa和DeBERTaV3
十里清风
03-04 3721
当判别器和生成器大小相同时，所有transformer参数均可以共享，但生成器参数量较少时训练更小效率，因此，仅共享token和position两种embedding参数。若生成器和判别器大小一致，则单步迭代所需算力约是MLM模型的2倍，通过实验发现，当生成器大小为判别器大小的1/4至1/2时，判别器能够获得最优性能，可能是由于。在预训练与下游微调之间不统一的问题，此外，判别器学习输入中的每一个token，比MLM任务仅学习部分掩盖token更有效率。，而且生成器建模数据分布，而判别器需要。
学习记录--Bert、Albert、RoBerta
qq_43728463的博客
07-22 1460
BERT在提出的时候提供了两种预训练任务，一个是遮蔽语言模型，即以一定比例随机遮蔽一定比例的输入标记，然后预测那些被遮蔽的标记的预训练任务（PS：ALBERT也不是直接做这个任务，而是换成N-gram的预测任务），另一个则是预测第二个句子是不是第一个句子的下一句。因此，他们认为，词嵌入的维度可以不必与隐藏层的维度一致，可以通过降低词嵌入的维度的方式来减少参数量。在 ALBERT 中，全连接层、注意力层的参数均是共享的，也就是 ALBERT 依然有多层的深度连接，但是各层之间的参数是一样的。
【深度学习】RoBERTa模型详解和实践
海贼王的博客
01-07 1万+
RoBERTa模型详解和实践 Robustly optimized BERT approach. 内容介绍： RoBERTa改进思路和原文详解 bert4keras工具使用 基于RoBERTa的2020语言与智能技术竞赛-阅读理解任务实战 代码：基于RoBERTa的2020语言与智能技术竞赛-阅读理解任务实战(Colab需翻墙) 工具：bert4keras 论文：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf CLUE阅读理解排行榜：https://www.cluebenc
【原理】预训练模型之自然语言理解--RoBERTa
m0_63642362的博客
11-11 2604
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 从模型结构上讲，相比BERT，RoBERTa基本没有什么创新，它更像是关于BERT在预训练方面进一步的探索。其改进了BERT很多的预训练策略，其结果显示，原始BERT可能训练不足，并没有充分地学习到训练数据中的语言知识。 图1展示了RoBERTa主要探索的几个方面，并这些方面进行融合，最终训练得到的模型就是RoBERTa。 图1 RoBERT的改进点 1. Dynamic Masking BER
经典论文阅读（5）——RoBERTa
fmf1287的博客
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RoBERTa相较于BERT：(1)训练模型的时间更长，批量更大，数据更多;(2)移除下一句预测目标;(3)长序列训练;(4)动态改变应用于训练数据的mask模式。 训练过程分析 使用与相同配置的模型（L=12，H=768，A=12，110M参数）。 静态mask和动态mask 静态mask：为了避免每个epoch的mask模式相同，将训练数据复制10次，每个序列在40个epoch有10个不同的mask模式。 动态mask：BERT在数据预处理时执行一次mask，使用静态mask。动...
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