roberta和albert

Roberta和Albert都是基于BERT模型的改进版本。

Roberta（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）于2019年由Facebook提出，通过更长的预训练时间和更大的训练数据集来优化BERT模型的性能。Roberta的预训练数据集是原来BERT的2.5倍，包括了大量的网页文本，书籍和百科全书等。

Albert（A Lite BERT）于2019年由Google提出，通过对BERT模型进行参数共享和分解来减少参数数量，从而实现了在相同训练数据下比BERT模型更快的训练速度和更小的模型尺寸。Albert具有比BERT更好的性能和更高的效率。

总体来说，Roberta和Albert都是BERT模型的改进版本，它们在预训练数据集，模型结构和训练方法等方面进行了改进和优化，从而使得它们在自然语言处理任务中表现更好。