让我结合实际预训练经验，一步步解答你的问题：

1. 通用场景下BERT/RoBERTa预训练时长与速度对比 #

首先得明确：预训练时长没有固定值，它取决于硬件配置、batch size、训练步数/epochs、语料规模这些核心因素。给你几个常见场景的参考：

• 如果用单张A100（80GB）GPU，针对百万级词量的通用语料预训练BERT-base模型，跑够标准预训练步数（约1M步），大概需要1~2天；
• 同样硬件下，RoBERTa-base的训练速度会比BERT快30%~50%左右——核心原因就是你提到的：移除了下一句预测（NSP）任务，减少了计算开销，同时支持更大的batch size（RoBERTa原始论文用了8k的batch size，远高于BERT的128），GPU利用率更高。

2. 50k~100k词情感领域语料的预训练时长与速度判断验证 #

针对你提到的50k~100k词的情感领域语料，只做MLM任务的话，预训练时长会非常短：

• 用单张RTX 3090（24GB）GPU，BERT-base跑3_{5个epochs（小语料不需要太多步数，避免过拟合），大概需要15}30分钟；
• RoBERTa-base在相同配置下，因为可以把batch size从BERT常用的32/64提升到128甚至256，同时少了NSP的计算，时长大概在10~20分钟左右。

关于你对RoBERTa速度的判断：这个结论大部分是准确的，但补充几个细节帮你更全面理解：

• ✅ RoBERTa确实移除了NSP任务，减少了一个训练目标的计算开销，直接节省了部分时间；
• ✅ 它的训练策略允许更大的batch size，能显著提升GPU的利用率，加快训练效率；
• ✅ 更大的学习率设置也能让模型更快收敛，减少所需的训练步数；
• 唯一需要注意的是：当语料规模极小（比如你的50k~100k词），速度差异不会像大语料那么夸张——因为GPU的IO、模型预热的时间占比会相对提高，但总体RoBERTa还是会比BERT快不少。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cass Zhao