Как работает механизм внимания в BERT и почему он эффективнее Word2Vec?

Механизм внимания в BERT позволяет модели учитывать контекст каждого слова в предложении, взвешивая важность всех слов относительно текущего. Это реализуется через self-attention, где для каждого слова вычисляются веса влияния других слов, что даёт контекстно-зависимые представления. В отличие от Word2Vec, который создаёт статичные векторные представления слов без учёта контекста, BERT учитывает порядок и смысловую связь слов, что значительно повышает качество понимания языка и эффективность в задачах NLP.