7、中文博客：BERT模型微调与RoBERTa模型从头预训练

中文博客：BERT模型微调与RoBERTa模型从头预训练

上半部分

在自然语言处理领域，BERT模型的微调以及RoBERTa模型的从头预训练是非常重要的技术。下面将详细介绍这两个方面的内容。

1. BERT模型微调

在微调BERT模型时，需要对优化器的参数进行初始化。优化器的参数包括权重衰减率，用于避免过拟合，同时会对一些参数进行过滤。以下是具体的代码实现：

param_optimizer = list(model.named_parameters())
no_decay = ['bias', 'LayerNorm.weight']
optimizer_grouped_parameters = [
    {'params': [p for n, p in param_optimizer if not any(nd in n for nd in no_decay)],
     'weight_decay_rate': 0.1},
    {'params': [p for n, p in param_optimizer if any(nd in n for nd in no_decay)],
     'weight_decay_rate': 0.0}
]

这里将参数分为两类，一类是不包含 bias 和 LayerNorm.weight 的参数，权重衰减率设为0.1；另一类是包含这些的参数，权重衰减率设为0.0。

训练循环的超参数也非常关键。学习率（lr）和热身率（warmup