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Roberta Vasquez Imdb Members-Only Content Refresh #938

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Roberta 是bert 的一个完善版,相对于模型架构之类的都没有改变,改变的只是三个方面: 预训练数据: BERT采用了BOOKCORPUS 和英文维基百科, 总共16GB。 而 RoBERTa采用了BOOKCORPUS + 英文维基百科+ CC-NEWS+OPENWEBTEXT+STORIES, 总共160GB。

RoBERTa认为BERT的符号化粒度还是过大,无法克服很多稀有词汇容易产生“OOV”的问题。 为了解决上述问题,RoBERTa借鉴了GPT-2.0的做法,使用力度更小的 字节级BPE (byte-level BPE)进行输入的符号化表示和词典构造,从而词典的规模增加至大约5万。 论文题目:RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位:华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院,FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一次交锋,是 FaceBook 与 Go… RoBERTa:每次给模型看这句话的时候,才 临时、随机地 选择一些词进行 Mask。 这意味着模型每次看到的同一句话,要填的“空”都可能不一样。 更大规模 更多的训练数据:BERT 使用了大约 16GB 的文本数据,RoBERTa 使用了高达 160GB 的文本数据,是 BERT 的十倍。 roberta由于没有NSP任务也就是句子对分类任务,因此应该他们训练的时候是没有这部分权重的。 我查看了roberta官方权重,发现进行MLM训练时候是没有pooler output部分的权重,可能huggingface为了方便进行下游句子级别的文本分类任务,他们自己随机初始化了这个pooler.

最近魔搭社区 ModelScope 在知乎挺火啊,前两天刚看到开了个讨论ModelScope怎么样,今天就又看到这个话题。作为深度试用过这个社区的用户,我先抛出个人的一个结论,ModelScope确实和hugging face有一些相似之处,但确实更适合中国的开发者,特别是刚刚接触AI的一些开发者。感受到的几点不同之处: 一. 首先,这个系列的模型是以 Qwen3 做 backbone 的,比起 BGE 系列的 XLM-RoBERTa,算是彻底切换到了 LLM。 既然用大模型,就要有 prompt,也就带上了“指令跟随 Instruction Aware ”。 在 Transformer 出现之前,序列建模主要依赖循环神经网络(RNN)及其改进版本 LSTM 和 GRU,它们通过递归结构逐步处理序列,适用于语言建模、机器翻译等任务,但在处理长距离依赖时常受限于梯度消失和计算效率问题。为增强模型对不同输入位置的关注能力,Bahdanau 等人于 2015 年首次… Roberta为什么不需要token_type_ids? 在Bert和Albert预训练模型中,token_type_ids值为0或1来区分token属于第一句还是第二句,为什么Roberta里不需要呢?

Roberta Vasquez - Profile Images — The Movie Database (TMDB)

RoBERTa将训练数据“拉满”至161G,同样采用8K的批次规模和100K的步训练步数,测评结果显示,模型效果相较RoBERTa在第一组实验中的表现有进一步提升。

Pictures of Roberta Vasquez

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