Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 预训练语言模型 已有方法和相关工作 BERT 面临挑战 创新思路 超参数的选择对最终结果有重大影响 实验结论 bert的训练是不充足的，我们改进了训练方式达到了sota Experimental Setup Implementation Adam的 ϵ \epsilon ϵ 项非常敏感，在某些情况下，我们在调整它之后获得了更好的性能或改善了稳定性。同样地，我们发现在大批量训练时，设置
该研究分析并优化了BERT的预训练过程，提出了RoBERTa模型。通过动态mask、增大batch size、使用full-sentences输入格式及更大规模的数据训练，取代NSP任务，RoBERTa在GLUE、RACE和SQuAD上实现了state-of-the-art性能，证实了这些改进对于预训练模型的重要性。
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