Для преобразования объекта RobertaTokenizer в объект XLMRobertaTokenizer можно использовать следующий код:
```python
from transformers import XLMRobertaTokenizer
roberta_tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
xlmroberta_tokenizer = XLMRobertaTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-base')
```
Чтобы адаптировать токенизатор от модели `ai-forever/ruRoberta-larg` для использования с моделью XLMRoberta с 800 миллионами параметров и обучением на небольших данных из оскара, вам необходимо загрузить XLMRoberta токенизатор соответствующей модели (например, `xlm-roberta-base`) и заменить Roberta токенизатор в вашем коде на XLMRoberta токенизатор.
Что касается выбора между моделями XLMRobertaForMaskedLM, XLMRobertaForTextClassification и XLMRobertaModel, это будет зависеть от конкретной задачи, которую вы хотите решить. Если вам нужно предсказывать маскированные слова в тексте, то XLMRobertaForMaskedLM подойдет лучше. Если задача связана с классификацией текста, то XLMRobertaForTextClassification будет более подходящим выбором. XLMRobertaModel - это базовая модель, которая может использоваться для различных задач.
Если у вас нет опыта работы с такими методами векторизации текста, рекомендуется обратиться к документации по библиотеке Transformers от Hugging Face и изучить соответствующие примеры использования. Также полезно провести исследование существующих решений и практических примеров для конкретной задачи, которую вы хотите решить.