#XLM-RoBERTa-XL

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。