xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言，优化跨语言任务表现

项目介绍：XLM-RoBERTa (base-sized model)

XLM-RoBERTa的起源

XLM-RoBERTa是一种面向多语言处理的深度学习模型，是在一个包含100种语言的过滤后的CommonCrawl数据集上进行预训练的。此模型约有2.5TB的数据量，是在文章《大规模无监督跨语言表示学习》中首次介绍的。该项目最初发布在一个开源的代码库中，并由Hugging Face团队撰写了相关的模型说明。

模型描述

XLM-RoBERTa是RoBERTa的多语言版本。RoBERTa本身是一个预训练的转换模型（transformers model），采用了一种自监督学习的方式进行训练。具体来说，它对原始文本数据进行预训练，而无需人工标注，通过自动化过程从文本中生成输入和标签。

模型的预训练目标是掩蔽语言建模（Masked Language Modeling, MLM）。这一方法通过随机掩蔽句子中15%的词，然后让模型预测这些被掩蔽的词汇，从而使模型学习到句子的双向表示。这和传统的递归神经网络（RNN）以及自回归模型（如GPT）不同，前者通常是逐词看到文本，后者则掩蔽未来的词汇。

通过这样的训练方式，XLM-RoBERTa能够学习并内化100种语言的表示，可用于生成适用于不同下游任务的特征。例如，在有标注句子数据集的情况下，可以用XLM-RoBERTa模型产生的特征进行标准的分类器训练。

用途与限制

虽然可以直接用于掩蔽语言建模，但XLM-RoBERTa更多的是为了在下游任务上进行微调。用户可以在模型库中寻找对某些特定任务已微调的版本。该模型主要面向使用整句话（可能经过掩蔽）进行决策的任务，如序列分类、标记分类或问题回答等。对于文本生成任务，建议用户使用如GPT2这样的其他模型。

如何使用

XLM-RoBERTa可以通过pipeline直接用于掩蔽语言建模，例如：

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

输出结果可能会依概率生成如下句子：

Hello I'm a fashion model.
Hello I'm a new model.
Hello I'm a model model.
Hello I'm a French model.
Hello I'm a sexy model.

对于特定文本特征的提取，可以在PyTorch中使用：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-base')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("xlm-roberta-base")

# 准备输入
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 前向传播（前馈传递）
output = model(**encoded_input)

引用信息

如果您在研究中使用了XLM-RoBERTa模型，建议引用其相关的学术论文：

@article{DBLP:journals/corr/abs-1911-02116,
  author    = {Alexis Conneau et al.},
  title     = {Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1911.02116},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1911.02116},
}

更多信息可以通过Hugging Face的模型页面或相关资源获取。