BERT

近年来，BERT在自然语言处理任务中取得显著成就，但DeBERTa通过引入“解缠注意力”和“增强遮罩解码器”等创新机制，进一步提升了模型性能。DeBERTa引入了解缠注意力，这是一种新颖的机制，其中每个令牌由两个单独的向量表示，考虑了内容和相对位置。注意力分数是使用一种独特的方法计算的，该方法考虑了令牌之间的相对距离。

要点:1.BERT模型的出现在自然语言处理领域取得了显著进展，但研究人员继续对其配置进行实验，希望获得更好的性能。2.RoBERTa是一种改进的BERT模型，通过多个独立的改进来提高性能，包括动态遮蔽、取消下一句预测、训练更长的句子、增加词汇量和使用更大的批次。