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RoBERTa由Facebook提出。 BERT 发表后,Facebook 的研究者们发布了 RoBERTa (RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach),引入新的优化方法来改进 BERT,也在多项自然语言处理的基准测试中达到了当前最优效果。

它在模型层面没有改变谷歌的BERT,改变的只是预训练的方法。

在模型规模、算力和数据上,与BERT相比主要有以下几点改进:

更大的模型参数量:模型使用 1024 块 V100 GPU 训练了 1 天的时间。

更大bacth size:RoBERTa在训练过程中使用了更大的bacth size,尝试过从 256 到 8000 不等的bacth size。

更多的训练数据:包括CC-NEWS 等在内的160GB纯文本。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

       出血位识别
       河道漂浮物识别
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