RoBERTa에 관한 설명
RoBERTa는 NLP 시스템 사전 훈련을 위한 최적화된 방법으로, BERT에서 개선된 기술이다.
주요 특징으로는 BERT의 언어 마스킹 전략을 기반으로 사전 훈련하며, BERT의 다음 문장 사전 훈련 목표를 제거하고 더 큰 미니 배치와 학습률로 훈련한다. 또한 BERT보다 더 많은 데이터를 사용하며, 새로운 데이터 세트도 포함한다.
사용 사례에서 MNLI, QNLI, RTE, STS-B, RACE 작업에서 최첨단 성능을 보였고, GLUE 벤치마크에서도 높은 점수를 기록했다.
RoBERTa는 오픈 소스로 제공되며, XLNet-Large와 같은 이전 리더의 성능과 일치한다.
RoBERTa를 활용하면 자가 감독 학습 기술의 잠재력을 극대화할 수 있으며, 데이터 라벨링에 대한 의존도를 줄일 수 있다. 모델과 코드를 활용하여 더 넓은 커뮤니티에서 혁신을 기대할 수 있다.
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