Jak BERT představuje výstupní data?

BERT (Bidirekcionální reprezentace enkodérů z transformerů) představuje výstupní data ve formě tensorů, které lze interpretovat na dvou úrovních:

1. Vložení tokenů: pro každý vstupní token (slovo nebo podslovo) BERT poskytuje vektor pevné velikosti (obvykle 768 nebo 1024 v závislosti na modelu). Tyto vektory obsahují kontextové informace s ohledem na okolní slova na obou stranách.

2. Poolingový vektor [CLS]: speciální token [CLS], přidávaný na začátek sekvence, po zpracování modelem produkuje vektor, který se často používá pro úkoly klasifikace celé věty nebo textu.

Například při použití knihovny Hugging Face Transformers je výstup modelu obvykle:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (velikost dávky, délka sekvence, skrytá velikost)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (velikost dávky, skrytá velikost), odpovídá [CLS]

Tedy výstupní data BERT jsou soubor kontextových embedování pro každý token a agregovaný vektor pro celou sekvenci.