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XLM-RoBERTa-XL (超大型模型)

XLM-RoBERTa-XL 是一个在包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据上预训练的模型。该模型由Naman Goyal、Jingfei Du、Myle Ott、Giri Anantharaman和Alexis Conneau在论文《用于多语言掩码语言建模的大规模Transformer》中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布XLM-RoBERTa-XL的团队未为此模型编写模型卡片，因此本模型卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

XLM-RoBERTa-XL 是RoBERTa的超大多语言版本。它在包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据上进行了预训练。

RoBERTa是一种基于大规模语料库以自监督方式预训练的Transformer模型。这意味着它仅对原始文本进行预训练，没有任何人工标注（因此可以利用大量公开可用数据），并通过自动过程从这些文本生成输入和标签。

更具体地说，它通过掩码语言建模（MLM）目标进行预训练。模型随机掩码输入句子中15%的单词，然后将整个掩码句子输入模型，并预测被掩码的单词。这与传统的循环神经网络（RNN）逐个查看单词或像GPT这样的自回归模型内部掩码未来标记不同。它允许模型学习句子的双向表示。

通过这种方式，模型学习了100种语言的内部表示，可以用于提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个带标签句子的数据集，您可以使用XLM-RoBERTa-XL模型生成的特征作为输入来训练标准分类器。

预期用途与限制

您可以将原始模型用于掩码语言建模，但它主要用于在下游任务上进行微调。请参阅模型中心寻找您感兴趣任务的微调版本。

请注意，此模型主要旨在用于需要对整个句子（可能被掩码）做出决策的任务，如序列分类、标记分类或问答。对于文本生成等任务，您应查看像GPT2这样的模型。

使用方法

您可以直接使用此模型进行掩码语言建模的流水线：

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='facebook/xlm-roberta-xxl')
>>> unmasker("Europe is a <mask> continent.")

[{'score': 0.22996895015239716,
  'token': 28811,
  'token_str': 'European',
  'sequence': 'Europe is a European continent.'},
 {'score': 0.14307449758052826,
  'token': 21334,
  'token_str': 'large',
  'sequence': 'Europe is a large continent.'},
 {'score': 0.12239163368940353,
  'token': 19336,
  'token_str': 'small',
  'sequence': 'Europe is a small continent.'},
 {'score': 0.07025063782930374,
  'token': 18410,
  'token_str': 'vast',
  'sequence': 'Europe is a vast continent.'},
 {'score': 0.032869212329387665,
  'token': 6957,
  'token_str': 'big',
  'sequence': 'Europe is a big continent.'}]

以下是如何在PyTorch中使用此模型获取给定文本的特征：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('facebook/xlm-roberta-xxl')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xxl")

# 准备输入
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 前向传播
output = model(**encoded_input)

BibTeX条目和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-00572,
  author    = {Naman Goyal and
               Jingfei Du and
               Myle Ott and
               Giri Anantharaman and
               Alexis Conneau},
  title     = {Larger-Scale Transformers for Multilingual Masked Language Modeling},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2105.00572},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2105.00572},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2105.00572},
  timestamp = {Wed, 12 May 2021 15:54:31 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-00572.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}