3、RoBERTa 3-1、Dynamic Masking 3-2、其他改进 4、参考文献 1、Bert框架 BERT整体框架包含pre-train和fine-tune两个阶段。 pre-train阶段模型是在无标注的标签数据上进行训练,fine-tune阶段,BERT模型首先是被pre-train模型参数初始化,然后所有的参数会用下游的有标注的数据进行训练 BERT框架 BERT是用了Transformer...
XLNet 使用了超过 130 GB 的文本数据和 512 TPU 芯片进行训练,运行时间为 2.5 天,XLNet 用于训练的资料库要比 BERT 大得多。 RoBERTa,在 Facebook 上推出的 Robustly 是 BERT 的优化方案,RoBERTa 在 BERT 的基础上进行再训练,改进了训练方法,还增加了 1000%的数据,强化了计算能力。 为了优化训练程序,RoBERTa ...
于是后续就出来了一个加强版BERT,就是下面这个RoBERTa(证明更久的训练时间、更多的数据、更强力调参,BERT并不差),又重回榜单首了。但后续XLNET团队又采用了相同量的数据进行了与BERT-large实验,发表了一个报告A Fair Comparison Study of XLNet and BERT with Large Models,结果就是下面这个显示XLNET更优,并将这个...
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...
近年来有多个著名的预训练模型被提出,如BERT[2]、Transformer-XL[3],作者从另一个角度出发,发掘是不是可以对BERT进行优化,而不是完全从其它的角度(比如考虑类似Transformer-XL考虑更长的序列,类似XL-Net从自回归角度出发)。 2. (Robustly optimized BERT approach) RoBERTa ...
一、RoBERTa的原理RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)是在BERT基础上进行优化的一种预训练语言模型。与BERT相比,RoBERTa在训练数据、训练策略和模型架构等方面进行了一系列的改进,从而提高了模型的性能。 训练数据在训练数据方面,RoBERTa采用了更为丰富的数据集进行预训练。研究者们从不同来源收集了...
Bert变体--Roberta Roberta 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf Static vs. Dynamic Masking Roberta使用动态Mask。 Bert在预处理训练数据时,每个样本会进行一次随机的mask,后续的每个训练步都采用这次mask,实际上就是每个epoch是重复的,被称为静态mask。Roberta在预处理时没有进行mask,而是在每次向模型...
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(2019) 众所周知,BERT对NLP领域的发展产生了极大的影响,刚一出现,它在当时的不少榜单上,都取得了压倒性的优势。在那之后,预训练语言模型领域有了蓬勃的发展,各种模型百花齐放,其中有一些还在各排行榜上超越了BERT,成为了当时的state-of-art。
RoBERTa作为BERT的优化版本，主要改进在于：优化函数、动态掩码训练策略和更大规模的数据集使用。动态掩码策略摒弃了Next Sentence Prediction，采用更大的batch size，而BPE处理文本则提高了模型的泛化能力。ERNIE模型在改进方面，虽然具体细节未详细列举，但可以推测其可能在模型结构、训练方法或数据增强等方面...
在训练BERT模型时,将同时屏蔽Masked LM和Next Sentence Prediction,目的是最小化这两种策略的组合损失函数。 GPT GPT-1 使用未标记的数据学习生成语言模型,然后通过提供特定的下游任务示例(例如分类,情感分析,文本蕴含等)来对模型进行微调。 无监督学习是有监督的微调模型的预训练目标,因此被称为“生成式预训练”。