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XLM-RoBERTa (大尺寸模型)

XLM-RoBERTa模型是在包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据上进行预训练的。该模型由Conneau等人在论文《大规模无监督跨语言表示学习》中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布XLM-RoBERTa的团队未为此模型编写模型卡，因此本模型卡由Hugging Face团队编写。

模型描述

XLM-RoBERTa是RoBERTa的多语言版本。它在包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据上进行预训练。

RoBERTa是一种基于大规模语料库以自监督方式进行预训练的transformers模型。这意味着它仅对原始文本进行预训练，无需人工标注（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。

更准确地说，它是通过掩码语言建模（MLM）目标进行预训练的。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，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这样内部掩码未来标记的自回归模型不同。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，可以使用XLM-RoBERTa模型生成的特征作为输入训练标准分类器。

预期用途与限制

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

请注意，该模型主要针对使用整个句子（可能被掩码）进行决策的任务进行微调，例如序列分类、标记分类或问答。对于文本生成等任务，您应该查看像GPT2这样的模型。

使用方法

您可以直接使用该模型进行掩码语言建模的流水线：

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='xlm-roberta-large')
>>> unmasker("Hello I'm a <mask> model.")

[{'score': 0.10563907772302628,
  'sequence': "Hello I'm a fashion model.",
  'token': 54543,
  'token_str': 'fashion'},
 {'score': 0.08015287667512894,
  'sequence': "Hello I'm a new model.",
  'token': 3525,
  'token_str': 'new'},
 {'score': 0.033413201570510864,
  'sequence': "Hello I'm a model model.",
  'token': 3299,
  'token_str': 'model'},
 {'score': 0.030217764899134636,
  'sequence': "Hello I'm a French model.",
  'token': 92265,
  'token_str': 'French'},
 {'score': 0.026436051353812218,
  'sequence': "Hello I'm a sexy model.",
  'token': 17473,
  'token_str': 'sexy'}]

以下是如何在PyTorch中使用该模型获取给定文本的特征：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-large')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("xlm-roberta-large")

# 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-1911-02116,
  author    = {Alexis Conneau and
               Kartikay Khandelwal and
               Naman Goyal and
               Vishrav Chaudhary and
               Guillaume Wenzek and
               Francisco Guzm{\'{a}}n and
               Edouard Grave and
               Myle Ott and
               Luke Zettlemoyer and
               Veselin Stoyanov},
  title     = {Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1911.02116},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1911.02116},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {1911.02116},
  timestamp = {Mon, 11 Nov 2019 18:38:09 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1911-02116.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}