RoBERTa (Robustly optimized BERT approach) 是对 BERT 的一种改进。作者认为原版 BERT 存在训练不足的问题，在不改变模型架构的基础上针对预训练过程做出了改进：移除了 SNP 任务，改变 BERT 的 MLM 方法，对训练数据使用动态掩码策略。

标准的 BERT 模型是一个双向 Transformer encoder，通过两个自监督任务进行训练：掩码语言模型和下一句预测。整体的训练损失是这两个任务损失的和：

偷盗

本节介绍 Beamer 的一些常用功能，教程来自官方文档:

语言模型预训练已被证实能够有效提升多项 NLP 任务的效果。将预训练语言表征应用于下游任务主要有两种主流方式：基于特征的方法与微调方法。以 ELMo 为代表的特征式方法，会设计专属任务架构，并把预训练表征当作额外特征使用；而以 GPT 为代表的微调式方法，仅引入少量任务专属参数，直接对全部预训练参数进行微调以适配下游任务。两种方法的预训练目标一致，均采用单向语言模型学习通用语言表征。

以 Transformer 为代表的神经序列模型不断迭代，以及大规模自监督学习技术的进步，为通用语言理解与生成任务的落地创造了条件。这一进展主要依托预训练技术实现：从各类神经网络架构中提炼通用基础模块，依托海量无标注数据开展自监督预训练。

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