ROBERTa 模型概述

ROBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是Google Brain, Facebook AI Research和Salesforce Research开发的一种自然语言处理模型。与此前的BERT模型相比，ROBERTa采用了更长的训练时间、更大的训练数据和更多的训练技巧，可以在多个自然语言处理任务上取得更好的性能。

模型结构

ROBERTa是一个基于Transformer的模型，与BERT的结构非常相似。模型的输入是一系列词向量，输出是每个词在不同任务中的特征表示。ROBERTa和BERT的主要区别在于训练方式和训练数据。

ROBERTa模型结构如下图所示：

训练方式

ROBERTa使用了一系列训练技巧，包括：

• 动态掩码语言模型（MLM）：在输入中随机选择15%的token，然后将其中80%替换为[MASK] token，10%替换为随机token，10%不变。
• 随机掩码连接词语言模型（MLM）：类似动态掩码MLM，不过每个句子80%选择前一句，20%选择随机的句子进行掩码。这个技巧可以让模型更加了解句子的连贯性和上下文。
• 任务特定数据增强：在训练期间，随机删除和替换句子中的词语，并且随机对句子进行翻译和旋转等增强操作。这可以让模型对噪音更加鲁棒。
• 动态最大化长度（DML）：增加模型对长文本的鲁棒性，DML将训练数据中的最大序列长度从512增加到了512-612。

训练数据

ROBERTa在更多、更广泛的数据上进行了训练。模型使用了超过160GB的文本数据，包括书籍、维基百科、OpenWebText以及大规模自动构建的WebText数据集。这些数据几乎涵盖了所有的英文文本，包括科技、新闻、医学、化学、生物等领域中的内容。

在自然语言处理任务中的表现

ROBERTa在各种自然语言处理任务中都表现出了卓越的效果，比BERT更强：

• 57个任务中超过53个取得了SOTA效果
• 在超过20个任务中，超过了BERT Large模型

结论

ROBERTa是一个强大的自然语言处理模型，采用了大量的训练技巧和大规模的训练数据，可以取代BERT，成为阶段性的里程碑之一。

代码片段：

import torch
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaModel

# 加载模型和分词器
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base')

# 输入句子
input_sentence = "ROBERTa is a powerful NLP model developed by Google Brain, Facebook AI Research and Salesforce Research."

# 分词
tokens = tokenizer.encode(input_sentence, add_special_tokens=True)

# 转化成Tensor
input_ids = torch.tensor(tokens).unsqueeze(0)

# 运行模型
output = model(input_ids)