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RoBERTa大型模型简介

RoBERTa是一个基于英语语言的大型预训练模型，它使用了一种称为掩码语言模型（MLM）的目标进行训练。RoBERTa首次是在A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach这篇论文中介绍，并发布在这个代码库中。这个模型对大小写敏感，例如它会区分“english”和“English”。

模型描述

RoBERTa是一种变压器模型，它通过自监督的方式在大规模的英语语料库上进行预训练。自监督学习意味着该模型只在未经人工标注的原始文本上训练，通过自动化过程生成输入和标签。这使得RoBERTa能够利用大量的公开数据进行训练。

该模型具体使用了掩码语言模型（MLM）的目标进行预训练。这个过程是，给定一个句子，模型随机地掩盖输入中15%的单词，然后让模型预测这些被掩盖的单词。与传统的递归神经网络（RNN）或类似GPT的自回归模型不同，RoBERTa可以学习句子的双向表示。

这种预训练方式使得模型可以学习到英语语言的内部表示，可以用于下游任务中的特征提取：例如，如果你有一个标注句子的数据集，可以使用BERT模型生成的特征作为输入来训练一个标准的分类器。

预期用途与限制

虽然可以使用RoBERTa模型进行掩码语言建模，但它主要是为了在下游任务中进行微调而设计的。用户可以访问模型中心查看各种任务的微调版本。

请注意，该模型主要针对使用整个（可能被掩盖的）句子作出决策的任务进行微调，例如序列分类、标记分类或问答。对于文本生成类任务，建议使用类似GPT2的模型。

如何使用

可以通过以下方式直接使用RoBERTa模型进行掩码语言建模：

from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='roberta-large')
unmasker("Hello I'm a <mask> model.")

此外，也可以使用PyTorch或TensorFlow获取特定文本的特征：

PyTorch示例：

from transformers import RobertaTokenizer, RobertaModel
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-large')
model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-large')
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

TensorFlow示例：

from transformers import RobertaTokenizer, TFRobertaModel
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-large')
model = TFRobertaModel.from_pretrained('roberta-large')
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

限制与偏见

RoBERTa的训练数据包含了大量未经筛选的互联网内容，这导致模型可能产生偏见的预测。例如：

from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='roberta-large')
unmasker("The man worked as a <mask>.")
unmasker("The woman worked as a <mask>.")

这些偏见同样会影响到该模型的所有微调版本。

训练数据

RoBERTa模型在五个数据集上进行了预训练：

• BookCorpus：一个包含11,038本未出版书籍的语料库
• 英文维基百科（不包括列表、表格和标题）
• CC-News：包含了从2016年9月至2019年2月期间抓取的6300万篇英文新闻文章的数据集
• OpenWebText：GPT-2使用的WebText数据集的开源重建版本
• Stories：从CommonCrawl数据中提取出与Winograd模式相符的故事风格数据集

这些数据集共计160GB文本。

训练过程

文本使用字节版本的字节对编码（BPE）和50,000的词汇量进行标记。模型的输入为512个连续的标记，这些标记可以跨越文档。新文档的开始和结束分别用<s>和</s>标记。

对每个句子的掩码过程如下：

• 掩盖15%的标记。
• 在80%的情况下，掩盖的标记会被替换为<mask>。
• 在10%的情况下，掩盖的标记会被一个随机不同的标记代替。
• 剩下的10%情况下，掩盖的标记保持不变。

不同于BERT，RoBERTa在预训练期间动态地进行掩盖（例如，在每个周期变化，而不是固定的）。

预训练

RoBERTa模型在1024个V100 GPU上以8000的批量大小和512的序列长度进行了500K步训练。优化器使用的是Adam，学习率为4e-4，\(\beta_{1} = 0.9\)，\(\beta_{2} = 0.98\)，\(\epsilon = 1e-6\)，权重衰减为0.01，学习步骤在30,000步之前逐渐升温，并在之后线性衰减。

评估结果

当在下游任务上进行微调时，RoBERTa模型取得了以下结果：

Glue测试结果：

总之，RoBERTa模型表现出了优秀的性能，并且在下游任务中具有较强的适应能力。然而，由于其训练数据来源的多样性和可能的偏见，在实际应用中需谨慎对待。