로베르타(RoBERTa)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 트랜스포머 기반의 언어 모델이다. 이름은 'Robustly optimized BERT approach'의 약자로, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 기반으로 한다. 로베르타는 2019년에 페이스북 AI 리서치 팀에 의해 개발되었으며, BERT의 여러 최적화 기법을 적용하여 성능을 개선한 모델이다.

로베르타는 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 훈련되며, 비지도 학습 방식을 채택하여 언어의 문맥을 이해한다. 이 모델은 마스크된 언어 모델링(Masked Language Modeling, MLM)과 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction, NSP)과 같은 다양한 학습 기법을 활용하여 자연어의 복잡한 패턴과 구조를 학습한다.

로베르타의 주요 특징 중 하나는 BERT보다 더 많은 데이터와 훈련 시간을 활용하여 텍스트의 문맥을 더 정확히 포착하는 능력이다. 또한, BERT와 달리 로베르타는 다음 문장 예측 작업을 제거하고, 보다 정교한 학습을 가능하게 하는 다양한 하이퍼파라미터 최적화를 실시하였다.

로베르타는 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 텍스트 분류, 감정 분석, 질의 응답 시스템 등 여러 응용 분야에서 활용된다. 이 모델은 사용자가 특정 문맥이나 질문에 대한 정확한 응답을 생성하도록 돕기 위해 고안된 여러 파인튜닝 기법을 통해 더욱 발전할 수 있다.

결과적으로 로베르타는 현대 자연어 처리의 발전에 크게 기여한 모델로, 연구자와 개발자들 사이에서 인기있는 선택지 중 하나로 자리 잡았다.