RoBERTa相較于BERT在以下幾個方面進行了改進：

1. 注意力機制：RoBERTa引入了多頭注意力機制，將每個位置的詞嵌入作為輸入，通過多層注意力機制對整個句子進行建模，從而提高了模型對長距離依賴關(guān)系的理解能力。

2. 位置編碼：RoBERTa引入了位置編碼（Positional Encoding），將每個詞的位置信息編碼到詞嵌入中，使模型能夠更好地捕捉詞與詞之間的相對位置關(guān)系。

3. 預(yù)訓練優(yōu)化：RoBERTa采用預(yù)訓練策略，通過大量文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練，使得模型在下游任務(wù)上表現(xiàn)更好。同時，RoBERTa還引入了多任務(wù)學習（Multi-task Learning）策略，通過多個任務(wù)的交叉驗證來提高模型的性能。

4. 結(jié)構(gòu)優(yōu)化：RoBERTa采用了一種更緊湊的結(jié)構(gòu)，將Transformer的輸出層替換為一個線性層，從而減少了參數(shù)數(shù)量和計算復雜度。此外，RoBERTa還引入了殘差連接（Residual Connected）和分支選擇器（Branch Selection）等技術(shù)，進一步提高了模型的性能。

5. 微調(diào)優(yōu)化：RoBERTa采用了一種更加高效的微調(diào)方法，通過使用預(yù)訓練好的模型作為基準，只關(guān)注需要修改的部分，從而加快了模型的訓練速度。