Czym różni się RoBERTa od BERT w procedurze szkolenia?

RoBERTa to ulepszona wersja BERT, która różni się głównie procedurą uczenia:

• RoBERTa jest trenowana na większej ilości danych i dłużej, co podnosi jakość modelu.
• Zadanie przewidywania następnego zdania (Next Sentence Prediction, NSP) zostało usunięte w RoBERTa, ponieważ eksperymenty wykazały, że NSP nie poprawia jakości.
• Używa się dynamicznego maskowania tokenów zamiast statycznego, co czyni uczenie bardziej zróżnicowanym.
• RoBERTa korzysta z dużych partii i bardziej agresywnych hiperparametrów uczenia.

Główną różnicą jest więc odrzucenie NSP oraz ulepszenie procesu maskowania i objętości danych, co prowadzi do bardziej wysokiej jakości reprezentacji tekstu.