Как BERT представляет выходные данные?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) представляет выходные данные в виде тензоров, которые можно интерпретировать на двух уровнях:

1. Покадровые эмбеддинги (Token embeddings): для каждого входного токена (слова или подслова) BERT выдает вектор фиксированной размерности (обычно 768 или 1024 в зависимости от модели). Эти векторы содержат контекстуальную информацию, учитывая окружающие слова с обеих сторон.

2. Пуллинговый вектор [CLS]: специальный токен [CLS], добавляемый в начало последовательности, после обработки моделью выдает вектор, который часто используется для задач классификации всего предложения или текста.

Например, при использовании библиотеки Hugging Face Transformers, выход модели обычно содержит:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # тензор (batch_size, seq_length, hidden_size)
pooler_output = outputs.pooler_output  # тензор (batch_size, hidden_size), соответствует [CLS]

Таким образом, выходные данные BERT — это набор контекстуальных эмбеддингов для каждого токена и агрегированный вектор для всей последовательности.