RoBERTaモデル

BERTモデルは自然言語処理分野で著しい進歩を遂げました。RoBERTaはBERTを改良したモデルであり、動的マスキング、次文予測の廃止、より長い文の学習、語彙の増加、より大きなバッチサイズを使用することで性能を向上させています。

RoBERTaは一般的なベンチマークテストにおいてBERTモデルを上回り、一方で追加パラメータはわずか1500万個にとどまり、BERTと同等の推論速度を維持しています。