Какие проблемы у BERT в вопросах генерации текста?

BERT изначально разработан как модель для понимания текста (encoding), а не для генерации текста (decoding). Поэтому при попытках использовать BERT для генерации текста возникают следующие проблемы:

• Отсутствие автогрессивного механизма: BERT — это двунаправленная модель, которая смотрит на весь контекст сразу, а не генерирует текст по одному токену вперед, как GPT. Это затрудняет последовательную генерацию текста.

• Нет встроенного механизма декодирования: BERT не обучен предсказывать следующий токен в последовательности, что необходимо для генерации связного текста.

• Неэффективность для задач генерации: Для генерации текста лучше подходят модели с архитектурой трансформера-декодера или автогрессивные модели, которые специально обучены на задаче предсказания следующего слова.

• Ограничения в длине и разнообразии: Использование BERT для генерации часто приводит к менее разнообразным и менее связным результатам.

Для генерации текста обычно используют модели, такие как GPT, T5 или BART, которые специально спроектированы для этой задачи.