RoBERTa记录

最新推荐文章于 2025-09-22 21:00:00 发布
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#人工智能

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 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

相比于BERT的改进：

  1. 用更大的batchs、更多的数据对模型进行更长时间的训练
  2. 去除next sentence prediction 目标
  3. 使用较长序列的训练
  4. 动态改变应用于训练数据的mask模式。
Transformer大模型实战 了解RoBERTa
AI天才研究院
06-15 885
Transformer大模型实战 了解RoBERTa 1.背景介绍 随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,Transformer模型凭借其卓越的性能在各种NLP任务中获得了广泛的应用。作为Transformer模型的一种变体,RoBERTa(Robustly Opti
自然语言处理之情感分析：RoBERTa模型架构详解
zhubeibei168的博客
05-06 1049
定义训练参数output_dir='./results', # 输出目录num_train_epochs=3, # 训练轮数per_device_train_batch_size=16, # 每个GPU的训练批次大小per_device_eval_batch_size=64, # 每个GPU的评估批次大小warmup_steps=500, # 预热步数weight_decay=0.01, # 权重衰减logging_dir='./logs', # 日志目录。
RoBERTa个人记录
qq_55736201的博客
12-06 1312
RoBERTa （A Robustly Optimized BERT）模型是的改进版。
学习记录--Bert、Albert、RoBerta
qq_43728463的博客
07-22 1461
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。
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach【简单分析】
最新发布
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
09-22 1493
原始BERT架构在预训练期间经过严格优化后，与新模型相比仍然具有高度竞争力。 下一句预测（NSP）目标并非始终有益，可以移除而不会导致性能下降，有时甚至有所提升。 增加批次大小、增加训练步数以及使用显著更多样化的训练数据对于最大限度地提高语言模型性能至关重要。
Roberta: Bert调优
雨石
09-30 3677
最近要开始使用Transformer去做一些事情了，特地把与此相关的知识点记录下来，构建相关的、完整的知识结构体系。 以下是要写的文章，文章大部分都发布在公众号【雨石记】上，欢迎关注公众号获取最新文章。 Transformer:Attention集大成者 GPT-1 & 2: 预训练+微调带来的奇迹 Bert: 双向预训练+微调 Bert与模型压缩 Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBert ALBert: 轻量级Bert TinyBert: 模型蒸馏的全方位应用 MobileBert:
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach—— 一种鲁棒优化的BERT预训练方法
Together_CZ的博客
01-04 1260
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach—— 一种鲁棒优化的BERT预训练方法
【深度学习】RoBERTa模型详解和实践
热门推荐
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
LORA微调RoBerta代码复现
HuanB123的博客
01-10 644
因为新版的datasets中已经移除了'load_metric'，因此需要对examples/text-classification/run_glue.py代码中的这行内容进行替换。local-rank 参数应该改成local_rank,在代码中添加这段内容。
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）模型
weixin_44012667的博客
03-30 1425
是由 Facebook AI 在 2019 年提出的自然语言处理模型，它是对 Google 的 BERT 模型的改进和优化版本。RoBERTa 通过更高效的训练策略、更大规模的数据和动态掩码机制，显著提升了 BERT 的性能。• 复制原始数据 10 次，每次对同一文本应用不同掩码（共训练 40 epoch，每个文本被处理 4 次）。：支持更长的文本块（实际仍为 512，但通过动态掩码增加多样性）。• 实验表明，在相同步数下，大批次训练的模型效果更好。，输入连续的文本块（无需拼接两个句子）。
精选资源
RoBERTa-tiny-clue.zip
04-29
1. `checkpoint`：这是一个检查点文件，记录了模型训练过程中的关键状态，用于恢复训练或评估。 2. `bert_model.ckpt.data-00000-of-00001`：这是模型权重数据的一部分，通常在TensorFlow中，模型权重会分片存储，这...
精选资源
中文roberta模型文件(tensorflow)
01-11
4. `bert_model.ckpt.meta`：元数据文件，记录了模型的变量名称和形状，用于反序列化模型权重。 5. `vocab.txt`：词汇表文件，包含了模型训练时使用的词汇集，是模型理解和处理文本的基础。 总的来说，这个压缩包...
查询建议的反馈记忆网络（18‘WWW）
qq_43390809的博客
12-11 3856
Query Suggestion with Feedback Memory Network idea 模拟用户与搜索引擎的互动，对用户对搜索结果的偏好建模以获得查询建议。 Model（FMN） 问题定义 给定一个查询qqq，它的搜索结果DDD = {d1d_1d1​,d2d_2d2​,…,dnd_ndn​}，他的点击位置为ppp，即文档dpd_pdp​,FMN考虑点击文档作为正例D+D^+D+，跳过的文档作为负例D−D^-D− 模型框架 FMN将D+D^+D+和D−D^-D−编码到正反馈memory..
VD-BERT（统一视觉对话 2020 EMNLP）
qq_43390809的博客
12-21 3059
VD-BERT: A Unified Vision and Dialog Transformer with BERT https://github.com/salesforce/VD-BERT. 本文贡献 展示了BERT可以通过简单的视觉基础训练来有效地适应视觉对话任务，以捕捉复杂的视觉对话交互。此外，VD-BERT是第一个支持discriminative和 generative训练设置的统一模型，没有显式解码器。 不需要对外部视觉语言数据进行预处理，模型在视觉对话基准的discriminative设.
GAN学习笔记（8）（GraphGAN）
qq_43390809的博客
08-27 2843
GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets 3. Motivation 网络表示学习方法可以分成两个类别。 一种是Generative model（生成式模型），假定对于每一个顶点，在图中存在一个潜在的、真实的连续性分布 Pt_tt​r_rr​u_uu​e_ee​(v|vc_cc​)， 图中的每条边都可以看作是从Pt_tt​r_rr​u_uu​e_ee​里采样的一些样本。生成式方法都试图将边的似然...
DPR
qq_43390809的博客
01-12 2229
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering https://github.com/facebookresearch/DPR 摘要 开放域问题回答依赖于有效的段落检索来选择候选上下文，其中传统的稀疏向量空间模型，如TF-IDF或BM25，是事实上的方法。作者表明检索实际上可以单独使用密集表示来实现，其中embedding是通过简单的dual-encoder framework从少量的questions 和 passages 中学习的.
SetRank（2020SIGIR）
qq_43390809的博客
09-09 1678
SetRank的源代码和实验可以在https://github.com/pl8787/SetRank。 介绍 Learning to Rank的任务可以描述为两个步骤： 首先，在训练步骤中，构建一个排名模型，将每个查询文档对投影到一个排名分数，并从诸如用户点击和相关注释之类的标记数据中学习。 第二步是测试步骤，将学习到的排名模型应用于为新查询检索到的一组文档，并最终向用户返回经过排序的文档列表。 在实践中，搜索引擎用户通常在生成单击操作之前比较结果页上的多个文档。此外，对查询和文档相关性注释的研究..
GAN学习笔记（11）SeqGAN
qq_43390809的博客
08-29 1601
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient 问题提出 将GAN应用于序列生成有两个问题。 首先，GAN用于生成真实值、连续的数据，但难以直接生成离散token序列，例如文本。这是因为在GANs中，发生器首先从随机采样开始，然后由模型参数进行确定性变换。利用D输出的.的Loss梯度来指导生成模型G（参数）对生成值稍作改变，使其更真实。如果生成的数据基于离散token，那么来自判别网络的“微小变化”指导...
知识图谱遇上文本摘要：保留抽象式文本摘要的事实性知识（2020 microsoft）
qq_43390809的博客
09-01 1493
Boosting Factual Correctness of Abstractive Summarization with Knowledge Graph https://arxiv.org/abs/2003.08612 什么是文本摘要？ 文本摘要是NLP中非常重要的一项任务，即给定一篇长文章，模型生成一小段文本作为对该文章的摘要。 文本摘要分为抽取式与抽象式。 抽取式是直接从文章中选取片段作为摘要。好处是它能保留文章的原始信息，但缺点是它只能从原文章中选取，相对不那么灵活。 抽象式是从头开始生成一.
Roberta-Large模型推理
01-25
### Roberta-Large 模型推理实现方法 对于 Robarta-Large 模型的推理，通常涉及以下几个方面： #### 1. 加载预训练模型 为了进行高效的推理操作，首先需要加载已经预先训练好的 RoBERTa Large 模型。这可以通过 Hugging Face 的 `transformers` 库来完成。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('roberta-large') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('roberta-large') ``` 此过程会下载并缓存所需的权重文件和配置参数[^1]。 #### 2. 数据处理与准备 输入数据需被转换成适合喂给模型的形式。具体来说就是将文本序列转化为 token ID 列表，并加上特殊标记如 `[CLS]`, `[SEP]`. ```python inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt") ``` 这段代码展示了如何使用 Tokenizer 对单条记录做编码工作. #### 3. 执行前向传播获取预测结果 一旦完成了上述准备工作，则可以调用模型对象来进行实际推断: ```python outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() print(predicted_class_id) ``` 这里通过传递已编译的数据至模型实例中执行一次完整的正向遍历得到最终分类标签索引值. --- 针对 **GPU 内存不足** 这一常见问题，在不改变原有架构的前提下有几种可能的方法可缓解该状况： - 使用混合精度 (Mixed Precision)，即允许某些层采用 FP16 而不是默认的 FP32 来存储激活函数和其他中间变量； - 启动分布式训练模式，即使是在单一设备上也可以分割批量大小从而降低瞬时间占用量； - 减少批尺寸(batch size), 或者考虑对非常大的批次应用梯度累积技术(gradient accumulation). 这些措施有助于提高资源利用率的同时保持较高的吞吐性能[^2].
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