不同角度见真知，尽览Bert训练策略优化！RoBERTa & SpanBERT

Bert是一套备受认可的双向语言模型和迁移学习框架，在许多NLP任务中拥有耀眼表现。不过，Bert的训练策略也不可避免地留有改进空间。其中最为明显的，便是规模庞大的训练数据和旷日持久的训练时间。此外，Bert也存在一定程度的过拟合倾向。

为了应对这些挑战，研究人员提出了RoBERTa和SpanBERT等模型，对Bert的训练策略进行了优化。RoBERTa通过对训练数据进行更严格的筛选和扩充，以及利用更加复杂的训练策略，提高了模型的性能。SpanBERT则将注意力机制引入到Bert的训练过程中，使其能够更加有效地学习长距离依赖关系。

在本文中，我们将详细介绍RoBERTa和SpanBERT的训练策略，并对其与Bert的性能进行比较。

RoBERTa的训练策略

RoBERTa的训练策略主要包括以下几个方面：

• 更大的训练数据集。 RoBERTa的训练数据集比Bert的训练数据集更大，这使得模型能够学习到更多的数据特征。
• 更长的预训练时间。 RoBERTa的预训练时间比Bert的预训练时间更长，这使得模型能够更好地收敛。
• 更复杂的训练策略。 RoBERTa的训练策略更加复杂，包括动态遮蔽、自适应学习率和梯度累积等。

这些训练策略的优化使得RoBERTa在许多NLP任务中都取得了比Bert更好的性能。

SpanBERT的训练策略

SpanBERT的训练策略主要包括以下几个方面：

• 注意力机制。 SpanBERT在Bert的训练过程中引入了注意力机制，这使得模型能够更加有效地学习长距离依赖关系。
• 目标函数。 SpanBERT的目标函数是最大似然估计，但它使用了额外的正则化项来防止过拟合。
• 训练数据。 SpanBERT的训练数据与Bert的训练数据相同。

这些训练策略的优化使得SpanBERT在许多NLP任务中都取得了比Bert更好的性能。

RoBERTa和SpanBERT与Bert的性能比较

在许多NLP任务中，RoBERTa和SpanBERT的性能都优于Bert。例如，在GLUE基准测试中，RoBERTa的平均得分比Bert高出1.5个百分点，SpanBERT的平均得分比Bert高出2.0个百分点。

在机器翻译任务中，RoBERTa和SpanBERT也取得了比Bert更好的性能。例如，在WMT14英德翻译任务中，RoBERTa的BLEU得分比Bert高出0.6个百分点，SpanBERT的BLEU得分比Bert高出0.8个百分点。

结论

RoBERTa和SpanBERT是对Bert训练策略的优化，它们在许多NLP任务中都取得了比Bert更好的性能。这表明，对Bert的训练策略进行优化还有很大的潜力，未来可能会出现更多性能更好的预训练模型。