Как BERT предсказывает скрытые слова под маской и учитывает контекст соседних слов?

BERT предсказывает скрытые слова под маской с помощью механизма трансформеров и маскированного языкового моделирования (Masked Language Modeling, MLM). В процессе обучения некоторые слова в предложении заменяются на специальный токен [MASK], и модель учится предсказывать эти слова, используя контекст слева и справа.

Ключевые моменты:

• BERT — двунаправленная модель, которая одновременно учитывает контекст с обеих сторон от маскированного слова.
• Входной текст преобразуется в последовательность токенов, где некоторые заменены на [MASK].
• Модель проходит через несколько слоёв трансформеров с механизмом внимания (self-attention), который позволяет каждому токену учитывать информацию от всех остальных токенов в предложении.
• На выходе для каждого [MASK] токена модель выдает вероятности для всех слов словаря, выбирая наиболее вероятное.

Таким образом, BERT эффективно использует контекст соседних слов с обеих сторон, что позволяет точно предсказывать скрытые слова и улучшать понимание языка.