Quelle est la différence entre RoBERTa et BERT dans la procédure d'entraînement?

RoBERTa est une version améliorée de BERT, qui diffère principalement par la procédure d'apprentissage :

• RoBERTa est entraîné sur un volume de données plus important et plus longtemps, ce qui améliore la qualité du modèle.
• La tâche de prédiction de la phrase suivante (Next Sentence Prediction, NSP) est supprimée dans RoBERTa, car les expériences ont montré que NSP n'améliore pas la qualité.
• Un masquage dynamique des tokens est utilisé au lieu d'un masquage statique, rendant l'apprentissage plus varié.
• RoBERTa utilise de grands lots et des hyperparamètres d'apprentissage plus agressifs.

Ainsi, la principale différence réside dans l'abandon de NSP et l'amélioration du processus de masquage et du volume de données, ce qui conduit à des représentations textuelles de meilleure qualité.