bert-wwm和roberta-wwm模型区别

BERT-wwm 和 RoBERTa-wwm 都是在预训练阶段对原始 BERT 和 RoBERTa 模型进行了微调，以提高模型在中文任务上的性能。它们的主要区别在于：

1. 训练数据：BERT-wwm 使用的是最初的 BERT 模型的训练数据，而 RoBERTa-wwm 使用的是更大、更丰富的语料库进行的预训练。

2. 训练方式：在预训练阶段，RoBERTa-wwm 在训练过程中引入了更多的数据增强技术，如动态掩码、随机删除等，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。

3. 分词方式：RoBERTa-wwm 使用更加细粒度的分词方式，同时对于一些常见的词汇进行了特殊处理，以提高模型在中文任务上的性能。

总体来说，RoBERTa-wwm 相对于 BERT-wwm 在中文任务上的性能更好一些。