Чем RoBERTa отличается от BERT в процедуре обучения?

RoBERTa — это улучшенная версия BERT, которая отличается в основном процедурой обучения:

• RoBERTa обучается на большем объёме данных и дольше, что повышает качество модели.
• В RoBERTa убрана задача предсказания следующего предложения (Next Sentence Prediction, NSP), которая присутствует в BERT, так как эксперименты показали, что NSP не улучшает качество.
• Используется динамическое маскирование токенов (dynamic masking) вместо статического, что делает обучение более разнообразным.
• RoBERTa использует большие батчи и более агрессивные гиперпараметры обучения.

Таким образом, основное отличие — отказ от NSP и улучшение процесса маскирования и объёма данных, что приводит к более качественным представлениям текста.