Roberta作为bert的改进版有这些参数嘛

Roberta是BERT的一个改进版本，它确实保留了BERT的基本架构和训练方法，并在此基础上做了一些调整。虽然官方文档可能不会直接提到与BERT原始设计完全相同的`f`和`p`参数，因为这些名称更多地与BERT的Masked Language Modeling (MLM) 相关，但在RoBERTa的训练中，类似的关键参数可以理解为：

1. **Masking策略变化**：RoBERTa去除了BERT中的下一个句子预测任务(NLPM)，并将所有数据序列都进行了双向掩码（full masking），这等同于提高了`f`（掩码覆盖率）的比例，可能是100%，因为所有输入都被用于掩码处理。

2. **更长的训练时间**：RoBERTa通常会经历更多的迭代次数（epochs）和更大的总训练步数，这是一种隐含的“超参数”，可以视为一种延长训练期的调整。

3. **动态掩码**：RoBERTa可能不再像BERT那样使用固定概率的掩码，而是采用了动态的方式生成掩码，但这并不是一个独立的参数，而是在训练算法中实现的变化。

尽管没有明确的`p`这样的参数，但RoBERTa的整体训练策略旨在通过更密集和无目标的预训练提升模型的语言理解能力。