预训练模型Roberta

RoBERTa是一个基于BERT模型的改进版本，它在预训练方面进行了进一步的探索和改进。与BERT相比，RoBERTa在模型结构上没有太多创新，但它改进了BERT的预训练策略。研究结果表明，原始的BERT可能存在训练不足的问题，没有充分学习到训练数据中的语言知识。因此，RoBERTa通过从头开始训练分词器、字节级字节对编码以及重新创建标记器等方式，对BERT进行了改进和优化。RoBERTa模型具有8000万个参数，并且可以应用于下游任务，如Masked Language Modeling(MLM)。\[1\]\[2\]

另外，还有一个名为KantaiBERT的预训练模型，它是一个相对较小的模型，具有6层、12个头和84095008个参数。尽管参数数量较少，但这个小型模型可以使预训练过程更加流畅，可以实时查看每个步骤的结果，而无需等待数小时。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【NLP】第4章 从头开始预训练 RoBERTa 模型](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127034879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【原理】预训练模型之自然语言理解--RoBERTa](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/121261531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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