【NLP】第4章 从头开始预训练 RoBERTa 模型

已于 2022-10-27 10:33:46 修改
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分类专栏： 自然语言处理（NLP） 深度学习（DL） 文章标签： 自然语言处理 深度学习 人工智能
于 2022-09-25 10:30:35 首次发布
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深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-10 1604
【自然语言处理】——深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
NLP预训练模型与语料库
AI天才研究院
08-02 1018
1.1 引言：在自然语言处理任务中，有很多关于数据集、模型及词向量等重要环节。本文将结合自己的实际经验分享一些关于预训练模型与语料库的心得体会。随着深度学习的火热，基于神经网络的预训练模型越来越多，例如BERT、ALBERT、RoBERTa等。这些预训练模型对各种任务都有着很好的性能提升，但同时也带来了新的问题——模型太大。为了更好地解决这一问题，研究人员们又研究出更小的预训练模型，如DistilBERT、TinyBERT等。这些模型的大小仍然小于BERT和ALBERT，但精度却有明显优势。
RoBERTa-japanese：日语BERT预训练模型
02-09
RoBERTa-日语 日语BERT预训练模型 RoBERTaとは， ，BERTの改良版です。モデル构造そのものはオリジナルのBERTと同じで，学习手法に工夫があります。 のプロジェクトは，。 RoBERTa（改良BERT）日本语モデル 新 Tensorflow 1.x / 2.x両対応しました RoBERTa（改良BERT）の日本语版です 学习済みモデルについて 学习させたコーパスについて スポンサーシップについて 去做 ✓smallモデルの公开（2020/12/6） ✓baseモデルの公开（2021/1/4） 使い方 GitHubからコードをクローンします $ git clone https://github.com/tanreinama/RoBERTa-japanese $ cd RoBERTa-japanese モデルファイルをダウンロードして展开します $ wget https:/
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）模型
最新发布
weixin_44012667的博客
03-30 911
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）。
RoBERTa- 稳健优化的 BERT 预训练模型详解
池央的博客
12-03 3633
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。
【预训练语言模型】RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
夏栀的博客
11-19 2344
【预训练语言模型】RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者发现BERT以及提供的预训练语言模型并没有得到充分的训练，因此本文提出RoBERTa以挖掘BERT模型，并提供充分的训练。作者认为，扩增训练语料、增大预训练的迭代次数、去掉Next Sentence Prediction、在更长的序列上训练、动态Masking等策略（Trick）可以大幅度提升BERT的性能。 简要信息： 序号 属性 值 1 模型名称 RoBE
从零开始训练大模型—以RoBERTa为例
心流的博客
08-16 3205
本文讲述了如何从零开始训练一个大模型，这个从零开始值是指从源码层面自己处理数据、搭建模型。RoBERTa是基于BERT进行改进得到的， RoBERTa 相较于 BERT 最大的改进有三点：1）动态 Masking： BERT的masking是在预处理时进行的，导致这种Masking是静态的，每个epoch的masking结果一致。而RoBERTa中使用Dynamic Masking，只是在序列送入模型中的时候才去进行动态的masking，这样在更大的数据集上或者更多步数的训练上会表现更好。
【论文翻译】RoBERTa：一种稳健优化的 BERT 预训练方法
lbl_1999_mx的博客
04-18 1241
Roberta
论文笔记：预训练大模型综述（NLP相关部分）
sfgsdfg2516的博客
08-04 1362
预训练基础模型(PFMS)是具有不同数据模式的各种下游任务的基础。PFM(例如BERT、ChatGPT和GPT-4)在大规模数据上进行训练，为广泛的下游应用提供合理的参数初始化。BERT与GPT与传统方法相比具有各自的特点，具体而言：BERT从Transformer中学习双向编码器表示，GPT使用Transformer作为特征提取器，并在大型数据集上训练最近，ChatGPT表现出来卓越的性能，PFM也为人工智能领域带来重大突破许多研究提出了不同的方法、数据集和评估指标，提高了对更新调查的需求。
预训练模型Roberta
07-28
- *1* *3* [【NLP】第4章 从头开始预训练 RoBERTa 模型](https://blog.youkuaiyun.com/sikh_0529/article/details/127034879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...
Robertamodel
weixin_48267744的博客
06-16 880
Robertmodel (robustly Bert Model)其实就是加强版的bertmodel 具体只有以下几点的改变 1:pretraining 得数据从普通bert模型的16g 变成了160g 2.去除掉了nsp，也就是不做next sentence prediction 3.使用的动态mask，普通bert用的是静态mask， 区别就是静态mask，对于一个句子，mask掉部分词，塞进模型，训练完后，就换下一 句，而动态mask会多重复几次，每次都mask掉不同的词 4.training
[预训练语言模型专题] RoBERTa: 捍卫BERT的尊严
yang191919的博客
06-18 1719
本文为预训练语言模型专题的第15篇。 快速传送门 1-4:[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族] 5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)] 9-12:[Transformer]、[Transformer-XL]、[UniLM]、[Mass-Bart] 13-14：[跨语种模型]、[XLNet] 感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红...
AI大厂做的事你也可以！告别算法畏惧！带你一口气从零预训练RoBERTa模型
m0_73185787的博客
08-16 1207
（尽管宝宝已经长大为成人了，尽管你随我的指令完成得很好。我不喜欢你的语气，你像一个机器人，没有情感！你会观察到元素原始的input_id中有一个‘4’，没错他就是此表中的【MASK】,同时在最下面的labels也指出被【MASK】的词id实际为2245.（对于你说出的指令，可以做出好的回应，比如你叫他去唱、跳、rap、打篮球。它真就去做了，还做得很好。有人就发现，让宝宝（model）去**学习完形填空（掩码【mask】）**是个不错的方法！以至于你和宝宝（model）对话时，他会胡言乱语，哇哇大叫。
【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
RoBERTa：稳健优化的BERT预训练方法
weixin_26746401的博客
08-22 1935
BERT (Devlin et. al.) is a pioneering Language Model that is pretrained for a Denoising Autoencoding objective to produce state of the art results in many NLP tasks. However, there is still room for i...
【原理】预训练模型之自然语言理解--RoBERTa
m0_63642362的博客
11-11 2326
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
RoBERTa base model: 性能评估与测试方法
gitblog_02815的博客
01-09 961
RoBERTa base model: 性能评估与测试方法 roberta-base 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/FacebookAI/roberta-base ...
【tensorflow2.0】43.tensorflow 的建模流程
weixin_39122088的博客
07-10 458
    其实到目前为止，我们已经将tf的基础知识学的差不多了，所以后边除了课程会发一些总结类的文章，今天先说一下tf的建模流程。 使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括： 1，准备数据：其实这一点一直以来是我认为最难的一点，我们除了要建立数据通道输入数据以外，还需要，对数据进行清洗，排除掉错误的数据，数据量少的时候，我们还要进行数据增强，并不是每一个数据集都像mnist一样，我们可以直接几行代码就建立训练集和测试集，大多数的数据集还是需要我们自行去读取和整理，所以numpy，pandas，m
预训练模型（5）---- SpanBERT&RoBERTa&ERNIE2
小小鸟要高飞
10-03 2460
比较小众的预训练模型1. SpanBERT2. RoBERTa3. ERNIE2 本文主要介绍一些比较小众的预训练模型，这些模型不像Bert、XLNet等那么有影响力，都是在这些模型的基础上做的相关改进工作，但是这些工作可以引导我们学会如何优化模型，对我们的学习以及科研都会有很大的帮助。 首先是Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa。 1. SpanBERT 论...
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