论文提出了一项BERT预训练的复制研究(Devlin et al.,2019),其中包括仔细评估超参数调整和训练集大小的影响。论文发现,BERT的训练明显不足,并提出了一种改进的训练BERT模型的方法,称为RoBERTa,它可以匹配或超过所有post-BERT方法的性能。论文的修改很简单,包括:(1)训练模型的时间更长,批次更大,数据更多;(2) 删除...
RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)就是对BERT进行深度优化的一种方法,它在各种NLP任务中表现出了超越BERT的性能。RoBERTa的核心优化之一是采用了动态掩码机制。在BERT中,有一个Masked Language Model(MLM)预训练任务,需要在准备训练数据时Mask掉一些token,让模型去预测这些被Mask的token。BERT使用的是...
原始的BERT实现在数据预处理过程中进行了一次mask,导致了一个单一的静态mask。为了避免在每个epoch中对每个训练实例使用相同的mask,训练数据被重复了10次,因此在40个epoch的训练中,每个序列被以10种不同的方式进行mask。因此,在训练期间,每个训练序列都用相同的mask看了四次。 我们将这一策略与动态mask进行比较,在动...
原始的 BERT 实现在数据预处理时执行一次遮掩,从而产生单个静态掩码。为了避免在每个训练迭代中对每个训练实例使用相同的掩码,将训练数据重复 10 次,以便在 40 个迭代的训练中以 10 种不同的方式遮掩每个序列。 因此,在训练过程中,每次训练序列用相同的掩码被 4 次观察到。 作者将这种策略与动态屏蔽进行比较,在动...
Masked Language Modeling是BERT中非常重要的预训练目标,但是,在BERT训练过程中,带有随机Mask的语料是数据预处理阶段得到的,而在训练过程中则固定不变(Static Masking)。因此BERT在训练时,对于每一个句子,每次都将见到相同Mask。 因此RoBERTa提出动态地改变每次训练时Mask采样位置(Dynamic Masking)。即每...
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(一种鲁棒优化的 BERT预训练方法) 细读,半天 Motivation 目前自训练方法例如Elmo,GPT,Bert,XLNet在NLP领域取得了很不错的成绩,但是要确定哪些方法对效果的提升贡献最为明显,这是比较困难的。 这主要是因为以下几个原因: ...
学习笔记1 学习笔记2 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(一种鲁棒优化的 BERT预训练方法) 细读,半天 Motivation 目前自训练方法例如Elmo,GPT,Bert,XLNet在NLP领域取得了很不错的成绩,但是
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...
RoBERTa 的名称是对 BERT 的致敬,但其中的“Ro”代表了模型的“稳健性”,这是通过优化的预训练过程实现的。相比于 BERT,RoBERTa 使用了更多的数据并延长了训练时间,因此具有更强的稳健性,在各种 NLP 任务中的表现也更加出色。 RoBERTa 的架构 RoBERTa 的架构与 BERT 相同,由多层 Transformer 模块组成。每个模块都...
首先,RoBERTa在预训练过程中完全去除了BERT中被称为“下一句预测”(NSP)的任务,研究表明该任务对模型提升贡献有限。相较于BERT使用的预训练数据和模型训练步数,RoBERTa利用了160GB的文本——是BERT训练数据的十倍,并进行了500,000步的训练,这无疑为其打下了更为坚实的基础。