XLM-RoBERTa: differenze tra le versioni
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|keywords= | |keywords=elaborazione del linguaggio naturale, traduzione automatica, multilingue, modello linguistico, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, BERT, RoBERTa, Meta, NLP | ||
|description= | |description=XLM-RoBERTa è un modello di linguaggio multilingue sviluppato da Meta, basato su RoBERTa. Supporta 100 lingue ed è particolarmente utile per compiti di elaborazione del linguaggio naturale come la traduzione automatica e la generazione di testo multilingue. | ||
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Versione delle 16:26, 17 ago 2024
| XLM-RoBERTa | |
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| Nome Inglese | Cross-lingual Language Model - Robustly optimized BERT |
| Sigla | XLM-RoBERTa |
| Anno Di Creazione | 2020 |
| Versione Corrente | |
| URL | https://openreview.net/pdf?id=SyxS0T4tvS |
| Pubblicazione | ROBERTA: A ROBUSTLY OPTIMIZED BERT PRE- TRAINING APPROACH |
| URL Pubblicazione | https://openreview.net/pdf?id=SyxS0T4tvS |
Sviluppato da Meta, versione multilingue del modello RoBERTa, progettata per gestire efficacemente più lingue.
- XLM: Cross-lingual Language Model, indicando che il modello è progettato per funzionare in più lingue.
- RoBERTa: Robustly optimized BERT approach, che è una versione migliorata di BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) con più dati di addestramento e tecniche di addestramento ottimizzate.
Supporta 100 lingue ed è particolarmente utile per compiti di elaborazione del linguaggio naturale che richiedono la comprensione e la generazione di testi in più lingue.