Roberta grossiBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	Roberta grossi
Company Title:
Company Description:
Keywords to Search:
Company Address:	5, rue de bearn,Paris, 75003 - FR,,France
ZIP Code: Postal Code:
Telephone Number:
Fax Number:
Website:
Email:
Number of Employees:
Sales Amount:
Credit History: Credit Report:
Contact Person:
Remove my name

Company Directories & Business Directories

copy and paste this google map to your website or blog!

Press copy button and paste into your blog or website.
(Please switch to 'HTML' mode when posting into your blog. Examples:
WordPress Example, Blogger Example)

Input Form:Deal with this potential dealer,buyer,seller,supplier,manufacturer,exporter,importer

(Any information to deal,buy, sell, quote for products or service)

Previous company profile:
Robert, chazal
Robert,Jeremie
RobertLennox

Next company profile:
Roberto Battistini
Roberto Cohen
Roberto Cohen

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。
[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
“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。
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。
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 …
Roberta为什么不需要token_type_ids? - 知乎
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？
如何评价ModelScope，较hugging face如何？ - 知乎
最近魔搭社区 ModelScope 在知乎挺火啊，前两天刚看到开了个讨论ModelScope怎么样，今天就又看到这个话题。作为深度试用过这个社区的用户，我先抛出个人的一个结论，ModelScope确实和hugging face有一些相似之处，但确实更适合中国的开发者，特别是刚刚接触AI的一些开发者。感受到的几点不同之处：一
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
如何评价RoBERTa? - 知乎
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。
2021年了，有哪些效果明显强于bert和roberta的预训练模型？ - 知乎
英文领域： deberta v3：微软开源的模型，在许多任务上超过了bert和roberta，现在kaggle中比较常用此模型打比赛，也侧面反映了deberta v3的效果是最好的。 ernie 2 0：这个百度是只开源了英文版，我试过比roberta略好。