Что добавляет BERT к архитектуре трансформера?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) добавляет к базовой архитектуре трансформера несколько ключевых особенностей, которые делают его эффективным для обработки естественного языка:

• Двунаправленность (Bidirectionality): В отличие от классических трансформеров, которые читают текст слева направо или справа налево, BERT обучается учитывать контекст с обеих сторон одновременно. Это достигается с помощью маскированного языкового моделирования (Masked Language Modeling), где некоторые слова в предложении скрываются, а модель должна предсказать их, используя контекст слева и справа.

• Предобучение на больших корпусах: BERT предобучается на больших объемах текста с помощью задач Masked LM и Next Sentence Prediction, что позволяет модели захватывать глубокие языковые зависимости и семантику.

• Использование только энкодера трансформера: BERT основан на архитектуре энкодера трансформера без декодера, что подходит для задач понимания текста.

Пример использования маскированного языкового моделирования:

# Пример маскированного предложения:
# "The [MASK] cat sat on the mat."
# Модель должна предсказать слово "black" или другое подходящее.

Таким образом, BERT расширяет архитектуру трансформера, делая её двунаправленной и адаптированной для глубокого понимания контекста в задачах обработки естественного языка.