# 一、Transformer架构 vs 传统 RNN
| 特征 | **旧范式 (Bi-LSTM-CRF)** | **新范式 (BERT-based NER)** |
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| **模型核心** | Bi-LSTM + CRF | **Transformer (BERT, RoBERTa等)** |
| **知识来源** | 主要从**当前 NER 任务的标注数据**中学习。| 从**海量无标注文本**（如维基百科）中学习通用语言知识，再在 NER 数据上**微调**。|
| **架构复杂度** | **复杂**。需要手动搭建 Embedding, Bi-LSTM, CRF 等多个模块。| **简单**。在预训练模型之上，只需添加一个**线性层**。|
| **上下文理解** | Bi-LSTM 捕捉句子级别的上下文。| Transformer 的多层自注意力机制捕捉**更深、更丰富的上下文**。|
| **标签依赖** | 依赖**显式的 CRF 层**来学习标签转移规则。| 强大的上下文表示**隐式地**学习了标签依赖，CRF 变为**可选**。|
| **性能** | 曾经的 SOTA (State-of-the-art)。| **全面超越**，成为新的 SOTA 基线。|
# 二、Bert vs LLM
虽然像 Qwen 这样的生成式语言模型（尤其是小参数版本）确实在很多任务上表现出色，但 BERT 类的编码器模型仍然有其独特优势和应用场景：
bert的本质是还原，[[GPT]]的本质是产生新的
BERT 仍有优势的领域：分类和理解任务
- [[文本分类]]、情感分析、[命名实体识别 NER](命名实体识别%20NER.md)等任务上，BERT 往往更高效
- 这些任务不需要生成能力，BERT 的双向编码架构反而更合适
- 训练和推理速度通常比同等大小的生成模型快
bert只保留了Transformer里的[编码器](编码器.md)的部分
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## 🔑 结论先说
总体上，**RoBERTa > BERT**。
RoBERTa 可以理解为 **BERT 的优化版**，在相同架构下，通过更好的训练策略、更大数据、更长训练时间，显著提升了性能。
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## 📌 主要改进点
| 对比点 | BERT | RoBERTa | 提升效果 |
| ---------------------------------- | ------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ------------------ |
| **训练数据量** | 16GB (BookCorpus + English Wikipedia) | 160GB (CommonCrawl + BookCorpus + Wikipedia + OpenWebText + Stories) | 数据规模扩大了 10 倍 |
| **训练时间** | 100万 steps | 更长时间，更充分 | 模型收敛更好 |
| **动态 Masking** | 静态 Mask（预先固定的 mask 方案）| 动态 Mask（训练过程中随机 mask）| 提升泛化能力 |
| **Next Sentence Prediction (NSP)** | 有 NSP 任务 | 移除了 NSP | 实验证明 NSP 没啥帮助，甚至拖累 |
| **Batch size** | 256 | 8k | 更大 batch，训练更稳定 |
| **学习率与超参** | 原始设置 | 调优过 | 更快更稳的收敛 |
| **下游表现** | 基线模型 | 在 GLUE, SQuAD 等 benchmark 上全面超越 BERT | SOTA 级别表现（当时）|
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## 📊 性能表现
在 GLUE、SQuAD 等基准测试中：
- RoBERTa 相比 BERT **平均提升 2-5 个点**。
- 尤其是在需要大规模语义理解的任务（如问答、自然语言推理）中效果更明显。
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## ⚠️ 需要注意
- RoBERTa 训练成本高（算力、数据、时间都比 BERT 大很多）。
- 如果你只是做小规模实验，BERT 已经足够；但如果追求最佳性能、特别是工业级应用，RoBERTa 通常更优。
- 在实际项目中，后来的 **DeBERTa、ELECTRA、GPT 系列**等模型已经进一步超过 RoBERTa。
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要不要我帮你画一张 **“BERT → RoBERTa → DeBERTa” 模型进化对比图**（结构 + 训练策略 + 性能曲线），方便直观理解？