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大量文本数据,并对数...
综上所述,本文的贡献是:(1)我们提出了一套重要的BERT设计选择和训练策略,并介绍了导致更好的下游任务表现的替代方案。(2)我们使用了一个新的数据集CCNEWS,并证实使用更多的数据进行预训练可以进一步提高下游任务的性能;(3)我们的训练改进表明,在正确的设计选择下,mask语言模型预训练与所有其他最近发表的方法具有竞...
总的来说,论文重新确定,BERT的MASK语言模型训练目标与最近提出的其他训练目标(如扰动自回归语言建模)具有竞争力(Yang等人,2019)。 综上所述,本文的贡献有:(1)提出了一套重要的BERT设计选择和训练策略,并引入了能够提高下游任务性能的备选方案;(2)使用了一个新的数据集CCNEWS,并确认使用更多的数据进行预训练可以...
现有的基于self-training的语言模型(例如ELMo、GPT、BERT等)方法虽然达到了SOTA,但是很难判断那个部分对效果具有很大的促进作用。同时预训练成本很高,使用的provate data限制了模型扩展; 我们发现BERT预训练模型并没有得到充分的训练,语义挖掘能力还有一定提升空间; 二、背景——BERT模型及实验设置 可直接参考...
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 ...
原始的BERT实现在数据预处理期间执行一次masking,然后直接用于训练,但是这样会在每个时期对每个训练实例使用相同的掩码。 为了避免这个情况,BERT会把训练数据被复制10次,以便在40个训练时期内以10种不同的方式对每个序列进行掩码。 【注一】其实它这样还是在数据预处理时只执行一次masking。而且训练数据被...
原始的BERT实现在数据预处理期间执行一次masking,然后直接用于训练,但是这样会在每个时期对每个训练实例使用相同的掩码。 为了避免这个情况,BERT会把训练数据被复制10次,以便在40个训练时期内以10种不同的方式对每个序列进行掩码。
RoBERTa & SpanBERT 之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间。这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点。正在施工中的代码库也...
使用了更大的数据集和更长的训练步数; 使用字节级别的BPE来处理文本数据。 RoBERTa的主要改进 改进优化函数参数 原始BERT优化函数采用的是Adam默认的参数,其中β1=0.9,β2=0.999,ϵ=1e−6β1=0.9,β2=0.999,ϵ=1e−6,在RoBERTa模型中考虑采用了更大的batches,所以将β2β2改为了0.98,在部分训练场景中...
Facebook AI和华盛顿大学的研究人员设计了一些方法来增强谷歌的BERT语言模型,并在GLUE,SQuAD和RACE基准数据集中实现最先进的性能。BERT超过Google Brain的XLNet,又一次成为最强的NLP预训练模型。 该模型被命名为RoBERTa,用于“Robustly Optimized BERT”方法,采用了许多来自transformer (BERT)的双向编码器表示所使用的技术。