¿En qué se diferencia RoBERTa de BERT en el proceso de entrenamiento?

RoBERTa es una versión mejorada de BERT, que se diferencia principalmente en el proceso de entrenamiento:

• RoBERTa se entrena con un volumen mayor de datos y durante más tiempo, lo que mejora la calidad del modelo.
• En RoBERTa se elimina la tarea de predicción de la siguiente oración (Next Sentence Prediction, NSP), que está presente en BERT, ya que los experimentos mostraron que NSP no mejora la calidad.
• Se utiliza enmascaramiento dinámico de tokens en lugar de estático, lo que hace que el entrenamiento sea más diverso.
• RoBERTa usa lotes grandes y hiperparámetros de entrenamiento más agresivos.

Por lo tanto, la principal diferencia es la eliminación de NSP y la mejora en el proceso de enmascaramiento y volumen de datos, lo que conduce a representaciones de texto de mayor calidad.