一、BERT-wwm
wwm是Whole Word Masking（对全词进行Mask），它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词，中文和英文不同，英文中最小的Token就是一个单词，而中文中最小的Token却是字，词是由一个或多个字组成，且每个词之间没有明显的分隔，包含更多信息的是词，全词Mask就是对整个词都通过Mask进行掩码。
例如：
论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1906.08101.pdf
二、BERT-wwm-ext
它是BERT-wwm的一个升级版，相比于BERT-wwm的改进是增加了训练数据集同时也增加了训练步数。
已训练好中文模型下载：https://github.com/brightmart/albert_zh
三、RoBERTa
相比于Bert的改进：更多的数据、更多的训练步数、更大的批次（用八千为批量数），用字节进行编码以解决未发现词的问题。
对Adam算法中的两处进行了调整：
Adam 中二阶矩估计时的 β_2，一般对于梯度稀疏之问题，如 NLP 与 CV，建议将此值设大，接近 1，因此通常默认设置为 0.999，而此处却设 0.98。
调节最早只用来防止除零情况发生的ε，通过对ε的调节能够提高模型的稳定性，有时能够提升模型性能。
对于Mask不再使用静态的Mask而是动态的Mask，对于同一句话，在不同的批次中参与训练其Mask的位置是不同的。（这样做相当于对数据进行了简单的增强）
取消了Next Sentence这一预训练任务，输入的不再是通过[SEP]隔开的句子对，而是一个句子段，对于短句会进行拼接，但是最大长度仍是512（这样做是因为更长的语境对模型更有利，能够使模型获得更长的上下文），同时输入的句子段不跨文档（是因为引入不同文档的语境会给MLM带来噪音）。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf
已训练好中文模型下载：https://github.com/brightmart/roberta_zh
四、SpanBERT
作者提出一种分词级别的预训练方法。它不再是对单个Token进行掩码，而是随机对邻接分词添加掩码。对于掩码词的选取，作者首先从几何分布中采样得到分词的长度，该几何分布是偏态分布，偏向于较短的分词，分词的最大长度只允许为10（超过10的不是截取而是舍弃）。之后随机（均匀分布）选择分词的起点。对选取的这一段词进行Mask，Mask的比例和Bert相同，15%、80%、10%、10%。
对于损失函数也进行了改进，去除了Next Sentence，
具体做法是，在训练时取 Span 前后边界的两个词，值得指出，这两个词不在 Span 内，然后用这两个词向量加上 Span 中被遮盖掉词的位置向量，来预测原词。
详细做法是将词向量和位置向量拼接起来，作者使用一个两层的前馈神经网络作为表示函数，该网络使用 GeLu 激活函数，并使用层正则化：
作者使用向量表示yi来预测xi，并和 MLM 一样使用交叉熵作为损失函数，就是 SBO 目标的损失，之后将这个损失和 BERT 的 Mased Language Model（MLM）的损失加起来，一起用于训练模型
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1907.10529.pdf
五、ERNIE2
它的主要创新是ERNIE2采用Multi-task进行预训练，训练任务有词级别的、结构级别、语义级别三类。同时多任务是轮番学习，学习完一个任务再学习下一个任务，不同任务使用相应损失函数，类似于教课，不同课应该分开上，若多任务同时学习会学的较为混乱，多个任务同时学习最好是任务之间存在关系，能够相互指导。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1907.12412.pdf