ROBERTA.LEEDYBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ROBERTA.LEEDY
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Website:	hrgraphicdesigns. com
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

如何评价RoBERTa? - 知乎
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。
“追星”Transformer（七）：RoBERTa——“鲁棒版BERT”
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。
2025年还有哪些模型可以用来文本分类？ - 知乎
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
[读论文] RoBERTa: 健壮优化的 BERT 预训练方法 - 知乎
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
大模型面试：八股文+题目整理 - 知乎
NLP、算法、大模型、Python编程在 Transformer 出现之前，序列建模主要依赖循环神经网络（RNN）及其改进版本 LSTM 和 GRU，它们通过递归结构逐步处理序列，适用于语言建模、机器翻译等任务，但在处理长距离依赖时常受限于梯度消失和计算效率问题。为增强模型对不同输入位置的关注能力，Bahdanau 等人
AI解码师的想法: BGE-M3：新一代嵌入模型的 . . . - 知乎
💡 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 …
BERT and RoBERTa 知识点整理有哪些？ - 知乎
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。
阿里开源 Qwen3 新模型 Embedding，该模型的框架设计有哪些优势？ - 知乎
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 ”。
请问 HuggingFace 的 roberta 的 pooler_output 是怎么来 . . . - 知乎
roberta由于没有NSP任务也就是句子对分类任务，因此应该他们训练的时候是没有这部分权重的。我查看了roberta官方权重，发现进行MLM训练时候是没有pooler output部分的权重，可能huggingface为了方便进行下游句子级别的文本分类任务，他们自己随机初始化了这个pooler
LLM 教程 12 —— ELECTRA：高效学习编码器的新途径
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。