BERT和RoBERTa都是自然语言处理领域的大型预训练语言模型。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer编码器的双向预训练语言模型。它利用Transformer的双向特性，将文本转换成高维向量表示，进而实现文本分类、命名实体识别、问答等自然语言处理任务。BERT的核心思想是使用Transformer编码器对文本进行预训练，然后在具体的任务上进行微调。其预训练任务主要包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。

RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）则是在BERT的基础上进行了一些改进，取得了更好的效果。具体来说，RoBERTa主要有以下三个改进：使用更多、更大的文本数据进行训练；采用了更长的训练时间、更小的批次和更高的学习率进行训练；对掩码语言模型进行了改进，采用了更严格的掩码策略。此外，RoBERTa在预训练过程中还采用了更多的参数和更深的网络结构，进一步提高了模型的性能。在结构上，RoBERTa与BERT基本一致，由多个Transformer块组成。

总的来说，BERT和RoBERTa都是基于Transformer的自然语言处理模型，通过预训练学习文本的双向表示，可以在许多不同的自然语言处理任务中显著提升模型性能。RoBERTa在BERT的基础上做了一些改进和优化，取得了更好的效果。