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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 + 英文维基百科+ CC-NEWS+OPENWEBTEXT+STORIES， 总共160GB。 RoBERTa将训练数据“拉满”至161G，同样采用8K的批次规模和100K的步训练步数，测评结果显示，模型效果相较RoBERTa在第一组实验中的表现有进一步提升。 论文题目：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位： 华盛顿大学 保罗·艾伦计算机科学与 工程学院，FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一次交锋，是 FaceBook 与 Google 的交锋，从学术上实质是 自回归语言建模 预处理和自编码预处理两种思路的交锋。文章读来，似乎有点.
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）进行输入的符号化表示和词典构造，从而词典的规模增加至大约5万。 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成为一种强大而高效的预训练方法，通过鉴别器模型学习编码器。 2025年还有哪些模型可以用来文本分类？ 曾经的Bert,roberta现在还是最佳选择吗？ 显示全部 关注者 8 被浏览
💡 BGE-M3：新一代嵌入模型的全能战士，适配多语言、多场景的检索任务 | 📌 1、BGE-M3 是什么？BGE-M3 是由北京智源人工智能研究院（BAAI）于 2024 年发布的一款文本嵌入模型。它基于 XLM-RoBERTa 架构，支持 …
Roberta为什么不需要token_type_ids? 在Bert和Albert预训练模型中，token_type_ids值为0或1来区分token属于第一句还是第二句，为什么Roberta里不需要呢？ 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 使用了大约 16GB 的文本数据，RoBERTa 使用了高达 160GB 的文本数据，是 BERT 的十倍。 首先，这个系列的模型是以 Qwen3 做 backbone 的，比起 BGE 系列的 XLM-RoBERTa，算是彻底切换到了 LLM。 既然用大模型，就要有 prompt，也就带上了“指令跟随 Instruction Aware ”。
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