BERT와 SRoBERTa(Sentence-RoBERTa)의 차이

BERT와 SRoBERTa(Sentence-RoBERTa)는 모두 Transformer 기반 모델이지만, 목적과 구조에 몇 가지 차이점이 있습니다. 아래는 그 주요 차이점입니다:1. 기본 모델 구조BERT: BERT(Base)는 12개의 Transformer 레이어로 구성된 양방향 모델로, 토큰 임베딩을 생성하는 데 중점을 둡니다. 주로 문장 내에서 토큰 간의 관계를 학습하는 데 적합하며, 마스크드 언어 모델링(MLM)과 다음 문장 예측(NSP) 같은 사전 학습 방법을 사용합니다.SRoBERTa: SRoBERTa는 RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) 모델을 Sentence Embedding 목적으로 수정한 모델입니다. RoBERTa는 BERT의..
DeepLearning/NLP 2024. 10. 23. 13:11
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