如何评价RoBERTa? - 知乎
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 …
“追星”Transformer（七）：RoBERTa——“鲁棒版BERT”
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 …
BERT and RoBERTa 知识点整理有哪些？ - 知乎
Sep 15, 2021 · 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 …
2025年还有哪些模型可以用来文本分类？ - 知乎
曾经的Bert,roberta现在还是最佳选择吗？
大模型面试：八股文+题目整理 - 知乎
NLP、算法、大模型、Python编程 2021 年诺贝尔经济学奖颁给了三位研究”自然实验”的经济学家，一夜之间，”因果推断”这个词从计量经济学课堂飞入了公众视野。但你有没有想过：既然随机对照实 …
知乎 - 有问题，就会有答案
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transformers 案例一：RoBERTa 商品评论语义分析
编码和解码 训练前的直接测评 ... 在没有进行模型训练（类似于现在主流大模型的微调）之前，RoBERTa 的语义分析能力约等于 0，accuracy=0.5 和随机猜测相差无几。
用RoBERTa模型希望得到中文词向量而非字向量的情况，可以在输入时 …
Jan 19, 2022 · 全词掩码是训练任务，训练时的输入依然是 RoBERTa 的 tokenizer 处理后的字。 “重新写下tokenizor函数来按词进行分割” 效果会很差因为其它的参数并没有训练。 个人建议如下： 1.在开源 …
2021年了，有哪些效果明显强于bert和roberta的预训练模型？
英文领域： deberta v3：微软开源的模型，在许多任务上超过了bert和roberta，现在kaggle中比较常用此模型打比赛，也侧面反映了deberta v3的效果是最好的。 ernie 2.0：这个百度是只开源了英文版，我 …
LLM 教程 12 —— ELECTRA：高效学习编码器的新途径
相比之下，BERT和RoBERTa采用随机遮盖策略生成输入序列中的遮盖词元，这意味着遮盖词元可能并不合理或现实，降低了预训练任务对编码器的难度和相关性。 这些优势使得ELECTRA成为一种强大而 …