RoBERTa认为BERT的符号化粒度还是过大，无法克服很多稀有词汇容易产生“OOV”的问题。 为了解决上述问题，RoBERTa借鉴了GPT-2.0的做法，使用力度更小的 字节级BPE （byte-level BPE）进行 . roberta 是bert 的一个完善版，相对于模型架构之类的都没有改变，改变的只是三个方面： 预训练数据： BERT采用了BOOKCORPUS 和英文维基百科， 总共16GB。 而 RoBERTa采用了BOOKCORPUS + . 论文题目：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位： 华盛顿大学 保罗·艾伦计算机科学与 工程学院，FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一次交 .
RoBERTa，全称为“Robustly Optimized BERT Pretraining Approach”，是 BERT（双向编码器表示）的一个改进版，它在自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的突破。RoBERTa 是由 Facebook AI 开 . RoBERTa：每次给模型看这句话的时候，才 临时、随机地 选择一些词进行 Mask。 这意味着模型每次看到的同一句话，要填的“空”都可能不一样。 更大规模 更多的训练数据：BERT 使用了大约 16GB 的 . 英文领域： deberta v3：微软开源的模型，在许多任务上超过了bert和roberta，现在kaggle中比较常用此模型打比赛，也侧面反映了deberta v3的效果是最好的。 ernie 2.0：这个百度是只开源了英文版，我 .
Jun 23, 2021 · pooler output是取 [CLS]标记处对应的向量后面接个全连接再接tanh激活后的输出。 一般来说可以在这个pooler output后面接个分类层，进行句子级别的分类任务。 roberta由于没有NSP任 . Feb 19, 2021 · RoBERTa中去掉了NSP任务，使用Full-Sentence作为segment当着输入，只有segment跨文档时才会在文档间加入 [SEP]，由于去掉了NSP任务，无需区分输入的不同的segment，所以，也 .
请问 HuggingFace 的 roberta 的 pooler_output 是怎么来的？.
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