9、从零开始预训练RoBERTa模型及下游NLP任务探索

从零开始预训练RoBERTa模型及下游NLP任务探索

1. 从零开始预训练RoBERTa模型

在自然语言处理领域，预训练模型发挥着至关重要的作用。下面我们将详细介绍如何从零开始预训练一个RoBERTa模型。

1.1 模型训练准备

首先，我们需要对模型进行初始化和配置，以下是相关代码：

save_total_limit=2,
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=dataset,
)

上述代码中，我们创建了一个 Trainer 对象，它包含了模型、训练参数、数据收集器和训练数据集等关键信息，此时模型已准备好进行训练。

1.2 模型预训练

使用以下代码启动训练：

#@title Step 13: Pre-training the Model
%%time
trainer.train()

训练过程中，输出会实时显示损失、学习率、轮次和步数等信息，示例如下：

Epoch: 100%
1/1 [17:59<00:00, 1079.91s/it]
Iteration: 100%
2672/2672 [17: